Si Dios mismo apareciera en la sala de estar de cada creacionista, les dio una conferencia sobre todas las formas en que podemos construir conocimiento sobre su magnífica creación, dio una visión general de los mayores avances de la ciencia y mostró a todos los estilos de vida corruptos de aquellos que deliberadamente difundieron la ignorancia para beneficio personal, la mayoría de los creacionistas dirían que fue un holograma proyectado por alienígenas ateos.
Muchas personas nacidas en un entorno creacionista abren sus ojos todos los días. Pero nada convencerá al gran grupo de creacionistas obstinados, que han construido una gran parte de su identidad en torno a creencias religiosas de mente cerrada.
Dejando a un lado a los creacionistas, también hay críticas racionales de la evolución simulada.
- Si recientemente completé un campo de entrenamiento y todo lo que queda para conseguir un trabajo es la prueba técnica, ¿cuántas horas serán suficientes los algoritmos de aprendizaje?
- ¿Cuántos casos hay para reequilibrar los árboles AVL?
- ¿El algoritmo codicioso siempre resuelve el problema de cobertura de subconjunto?
- ¿Cuáles son algunos algoritmos de búsqueda rápida de similitud y estructuras de datos para vectores de alta dimensión?
- ¿Se necesitarán estructuras de datos y algoritmos para los ingenieros de diseño analógico o EDA?
Siempre he descubierto que la evolución in silico está infravalorada como una fuente de información sobre los patrones de evolución (por lo que lo hice el tema de mi propia investigación). Permite investigar aspectos interesantes de la evolución biológica por analogía y, lo que es más importante, nos permite explorar tipos de evolución radicalmente diferentes para comparar y descubrir reglas lógicas más generales que son independientes de nuestra historia evolutiva arbitraria en la Tierra (o incluso nuestra leyes de la física).
Pero solo la observación nos dice acerca de la realidad (y obviamente tenemos muchas observaciones para verificar el hecho de la evolución). Los sistemas computacionales son solo modelos para la lógica reduccionista. Es un gran salto desde algo tan simple como un algoritmo genético, o incluso un sistema de vida artificial más sofisticado, hasta el complejo proceso que podemos observar aquí en la Tierra. No solo es diferente en escala, sino que también hay cualidades de evolución que no podemos reproducir.
Todas las simulaciones evolutivas hasta la fecha tienen una falta persistente de creatividad , en el sentido de que la evolución solo ocurre si está motivada externamente , y que se detiene después de alcanzar un óptimo global .
Por ejemplo, Avida es una plataforma que desarrolla organismos digitales, cuyo comportamiento se describe en un código de ensamblaje personalizado. Los avidanos pueden desarrollar nuevas características computacionales, pero solo si esas características son explícitamente recompensadas por la plataforma con tiempo de cálculo adicional u oportunidades de replicación. Después de que esas características han evolucionado, la población se estanca. Es así en todas las plataformas evolutivas construidas hasta la fecha.
En otras palabras, solo hemos logrado aplicar la evolución para optimizar alguna función predefinida. Por el contrario, la evolución biológica en realidad no está optimizando nada en particular, y va mucho más allá de resolver cualquier problema. (También he escrito sobre eso aquí).
Además, las mutaciones solo descubren un espacio de búsqueda ya definido por programadores humanos. En la evolución biológica, las partes más interesantes (y más polémicas) son aquellas en las que se están rompiendo las reglas. La evolución simulada no producirá algo parecido a un ojo, a menos que los programadores lo pretendan y programen la lógica visual en el sistema.
Todo esto podría leerse como un argumento para la evolución teísta .
