Ponownie musimy odnieść się do pewnych nieporozumień na temat teorii inteligentnego projektu. Czy wnioskowanie o projekcie w biologii opiera się wyłącznie na analogii do innych form projektu – tych tworzonych przez ludzi?
Rozważmy to pytanie. Na początek zapytajmy jednak, dlaczego w ogóle możemy prowadzić takie wnioskowanie. Powodem jest to, że układy naturalne zawierają rodzaj informacji i złożoności, który zgodnie z naszym doświadczeniem ma źródło jedynie w inteligencji. To nie jest zaledwie „analogia”. Podstawą wnioskowania jest tutaj wyspecyfikowana złożoność cechująca sekwencje obserwowane w układach ożywionych (na przykład sekwencje DNA), ponieważ ta wyspecyfikowana złożoność na poziomie matematycznym jest dokładnie taka sama jak w przypadku języka pisanego. Klarownie pisze o tym Hubert Yockey:
Należy uzmysłowić sobie, że nie rozumujemy z analogii. Hipoteza sekwencji [zgodnie z którą dokładne uporządkowanie symboli jest zapisem informacji] ma bezpośrednie zastosowanie do białek i tekstu genetycznego, a także do języka pisanego, co oznacza, że są one matematycznie identyczne1.
To, co obserwujemy w układach ożywionych, ma więc właściwości matematyczne i informacyjne, które są identyczne z właściwościami języka pisanego.
W zgodzie z nauką głównego nurtu
W układach ożywionych obserwujemy również maszyny. Nie twierdzimy, że komórki lub układy ożywione są wyłącznie „maszynami”, lecz że zawierają maszyny. Nie będzie przesadą, jeśli uznamy, że nazywanie takich rzeczy maszynami to coś więcej niż analogia – w istocie chodzi tutaj o identyczność. To dlatego że w komórkowych maszynach molekularnych dostrzegamy taką samą logikę projektową jak w przypadku maszyn zaprojektowanych przez człowieka.
Klasycznym przykładem jest syntaza ATP, która składa się ze statora, rotora oraz źródła energii i przekształca jedną formę energii w inną (za pomocą syntazy ATP elektryczny potencjał przepływu protonów jest przekształcany w energię mechaniczną, która następnie przekształca się w energię chemiczną cząsteczki ATP). Trudno byłoby nie nazywać takich układów maszynami, a sama ta idea jest zgodna z ustaleniami nauki głównego nurtu. Jak stwierdził były przewodniczący amerykańskiej Narodowej Akademii Nauk, Bruce Alberts:
W istocie całą komórkę można postrzegać jako fabrykę, która jest wyposażona w skomplikowaną sieć połączonych ze sobą linii montażowych, a każda z nich składa się z zespołu dużych maszyn białkowych. […] Dlaczego duże zespoły białek, które stanowią podstawę funkcjonowania komórek, nazywamy maszynami białkowymi? Dokładnie z tego powodu, że tak jak maszyny wynalezione przez człowieka, aby mógł skutecznie radzić sobie w świecie makroskopowym, te zespoły białek zawierają wysoce skoordynowane ruchome części2.
W artykule opublikowanym w 2000 roku na łamach czasopisma „Nature Reviews Molecular Cell Biology” podobnie wypowiedział się Marco Piccolino: „niezwykłe maszyny biologiczne […] spełniają marzenie siedemnastowiecznych naukowców […], że »w końcu odkryjemy maszyny nie tylko nam nieznane, ale też nie do pomyślenia dla naszych umysłów«”3. Zauważył on, że współczesne maszyny biologiczne „przerastają oczekiwania wczesnych badaczy życia”4.
Mamy więc tutaj do czynienia z analogicznością czy identycznością? A może jednocześnie z analogicznością i identycznością? Kiedy przyglądamy się zasadom matematycznym i fizycznym, którym podlegają te maszyny, podobieństwa między maszynami biologicznymi i informacją biologiczną a językiem pisanym i maszynami zaprojektowanymi przez człowieka wykraczają poza samą analogiczność i możemy mówić w tym przypadku o identyczności. Identyczność to oczywiście coś więcej niż zwykła analogiczność.
Jak powstają rzeczy
Inni (a niekiedy nawet ci sami) ludzie uważają, że argumentacja teorii inteligentnego projektu należy do dziedzin „teologii” lub „metafizyki”. Czy mają oni rację?
Zadaniem nauki jest między innymi wyjaśnienie, jak powstają i formują się rzeczy. Tym zagadnieniem zajmują się nauki historyczne. Punktem wyjścia nauk historycznych jest obserwacja przyczyn działających w otaczającym nas świecie. Pośród tych przyczyn znajdują się:
- losowe mutacje,
- dobór naturalny,
- działanie inteligentne.
Każdą z tych przyczyn możemy zaobserwować i jesteśmy w stanie zrozumieć rodzaj informacji oraz złożoności, które są one w stanie wygenerować. Dlatego że dysponujemy opartym na obserwacjach doświadczeniem dotyczącym tych przyczyn, wiemy, co mogą spowodować, a czego nie mogą. Ponieważ możemy obserwować, badać i rozumieć zdolności tych przyczyn w czasie rzeczywistym, więc stanowią one właściwe przedmioty badań naukowych i potencjalnie możemy powoływać się na nie w celu wyjaśnienia zjawisk przyrodniczych. Kropka.
A oto, co – mówiąc prostymi słowami – ujawniają niektóre nasze obserwacje:
- Losowe mutacje lub dobór naturalny NIE TWORZĄ wysokich stopni złożonej i wyspecyfikowanej informacji.
- Działanie inteligentne TWORZY wysokie stopnie złożonej i wyspecyfikowanej informacji.
- Losowe mutacje lub dobór naturalny NIE TWORZĄ maszyn.
- Działanie inteligentne TWORZY maszyny.
Całe nasze doświadczenie podpowiada nam, że zarówno wysokie stopnie złożonej i wyspecyfikowanej informacji, jak i maszyny mają tylko jedno źródło: inteligencję. Wiemy, że inteligencja potrafi tworzyć te rzeczy, ponieważ dysponujemy opartym na obserwacjach doświadczeniem dotyczących działania istot inteligentnych w otaczającym nas świecie. Mamy więc empiryczne podstawy dla wniosku o działaniu przyczyny inteligentnej.
To prawda, że niektórzy przypisują argumentacji teorii inteligentnego projektu charakter metafizyczny lub teologiczny albo że uznawanie tego typu rozumowania za naukowe uważają za „wypaczenie”. Wszystko jednak, o czym była mowa powyżej, ma oparcie w metodach naukowych. Nie chodzi tutaj o nic więcej.
Evolution News
Oryginał: No, Intelligent Design Doesn’t Reason by Analogy; Here’s Why, „Evolution News & Science Today” 2023, August 8 [dostęp 21 IX 2023].
Przekład z języka angielskiego: Dariusz Sagan
Źródło zdjęcia: Wikipedia
Ostatnia aktualizacja strony: 21.9.2023
Przypisy
- H.P. Yockey, Self-Organization Origin of Life Scenarios and Information Theory, „Journal of Theoretical Biology” 1981, Vol. 91, No. 1, s. 16 [13–31], https://doi.org/10.1016/0022-5193(81)90370-2.
- B. Alberts, The Cell as a Collection of Protein Machines: Preparing the Next Generation of Molecular Biologists, „Cell” 1998, Vol. 92, No. 3, s. 291 [291–294], https://doi.org/10.1016/S0092-8674(00)80922-8 [wyróżnienie zgodnie z oryginałem cytatu].
- M. Piccolino, Biological Machines: From Mills to Molecules, „Nature Reviews Molecular Cell Biology” 2000, Vol. 1, No. 2, s. 152 [149–153], https://doi.org/10.1038/35040097 (przyp. tłum.).
- Tamże, s. 152.
Literatura:
- Alberts B., The Cell as a Collection of Protein Machines: Preparing the Next Generation of Molecular Biologists, „Cell” 1998, Vol. 92, No. 3, s. 291–294, https://doi.org/10.1016/S0092-8674(00)80922-8.
- Piccolino M., Biological Machines: From Mills to Molecules, „Nature Reviews Molecular Cell Biology” 2000, Vol. 1, No. 2, s. 149–153, https://doi.org/10.1038/35040097.
- Yockey H.P., Self-Organization Origin of Life Scenarios and Information Theory, „Journal of Theoretical Biology” 1981, Vol. 91, No. 1, s. 13–31, https://doi.org/10.1016/0022-5193(81)90370-2.