Tuesday, 31 January 2012

A Scientist's Tale

Once upon a time there lived the universal common ancestor in a pond. Nobody knows exactly what it was or when it decided to spontaneously self-organise out of mud. It had very good friends, cosmic radiation and volcanic eruptions. But its best friends ever were Time and Chance. It was Time and Chance who helped it turn into many different forms, which was done so cleverly that some people think that they were designed by intelligence. But those stupid people do not understand how witty, yet completely without intelligence, Time and Chance really were. Just think how life emerges from chaos! It makes you an intellectually fulfilled believer in the power of chaos. The intellectually fulfilled must believe that life only appears to be designed. Anyway, at some point our poor common ancestor was eaten by its own offspring. Time went on as its great-grand children evolved and evolved happily ever after.

Monday, 30 January 2012

"The Pianist" and Intelligent Design

Man is a musical composition, a wonderfully written hymn to powerful creative activity.
- St. Gregory of Nyssa (PG 44, 441 B)

Yesterday I saw "The Pianist" movie about an outstanding musician, Władysław Szpilman, struggling to survive  the atrocities of the Warsaw ghetto in 1939-44. You might wonder, how is it connected with ID?

The movie is based on a real life story. It is about the sufferings of a man who escaped from the hell of a World War II Jewish ghetto. Władek's family dies, and he hides in secret flats with the help of his friends. His life is constantly under threat but every time he is lucky to escape. Many months he roams without shelter trying to find food in abandoned and ruined houses in the city. Finally Władek gets to what once was a well off suburban area. He hides in the attick of the house that belonged to a Nazi officer. By coincidence, the officer decides to visit the ruines and sees that, surprisingly, his grand piano survived the allies' air raids. The Nazi encounters Władek, but deeply touched by his virtuosity, saves the life of the Jewish runaway. 

So, what is there in music that is able to call upon the conscience of someone who denies the name of a human under the "obligations of duty"? What is it that speaks directly to the Nazi's heart unchecked by reasoning darkened by the brutal ideology? Can we formulate this spiritual problem in scientific terms? I think that to an extent we can.

Music is deeply connected with life. ID maintains that music, complex artefacts and life are products of creativity and intelligence and because of that, they equally bear traces of intelligent agency. Appreciation of music was something that these two absolutely different men - the Nazi officer and the Jewish fugitive virtuoso - still had in common. Christian revelation witnesses to the human creative capacity being part of an innate image of God. So our creative faculty ontologically connects us with the Creative Intelligence that once called us into being.This is why I think music and art in general can work wonders.

Of course, it would be foolish to speak about measuring love, conscience or anything else that makes us human. Any scientific theory necessarily has limitations. It only scratches the surface of being, so to speak, as it cannot generate insights into spiritual reality that is beyond the laws of the material world. Nevertheless, the scientific perspective allows us in this particular case to see some important commonalities between life and art, albeit in very crude terms.

Saturday, 28 January 2012

On "Dissecting Darwinism" by Dr Joseph Kuhn

Fig.1. Ida, one of the most complete primate fossils ever found, allegedly a 47-million-year-old human ancestor. Photograph: Atlantic Productions Ltd.

I would like to talk about a recent critique of Darwinism by professional physician Dr Joseph Kuhn from Baylor University Medical Centre, Dallas, Texas, USA [Kuhn 2012]. Expectedly, the article was severely criticized by evolutionists, which task was fulfilled in this case by Dr Jerry Coyne, the author of "Why Evolution is True". 

The article is a survey of the weaknesses of Darwinism. It is intended for layman non-biologists like myself and systematically presents key up-to-date empirical findings which are not amenable to neo-Darwinian model (Random Variation and Natural Selection leading to Differential Reproductive Success) due to the latter facing insurmountable difficulties.

It mentions a number of interesting observations. In particular, I have long been thinking about the homology argument in favour of the hypothesis about common descent of humans and apes. It is known that parts of human and chimp DNA are 96% homologous. However, 96% commonality refers only to protein coding DNA, i.e. to roughly 2% of the entire genomes. If homology is related to the entire length of the genome, the respective figure is much more modest, 70-75%. Note that this figure needs to be further discounted as there are only 4 letters in the DNA alphabet: A, C, T and G, which gives on average a 25% homology for any two randomly taken genomes of the same length.

Earlier many evolutionists believed that non protein coding DNA contained evolutionary junk from numerous previous generations, which was presented in popular literature as empirical evidence of evolution's trial and error. This is in fact not the case. Recent scientific research [Wells 2011] shows that parts of non-coding DNA have regulatory functions and are therefore not junk at all. That evolutionists today are trying to keep their face by denying the fact that they believed non protein coding DNA to be junk, makes an awful impression.

Analyses of biological data in a whole number of research papers today lend serious grounds to doubts about the explanatory capacity of Darwinian gradualism in specific identified areas. We encourage all scientists who are interested in fair scientific inquiry rather than in preserving the status quo only atheists are happy with, to examine the available empirical data carefully and objectively and make the following conclusion.

Based on compelling and ever growing empirical evidence, we state that the hypothesis about the legitimacy of extrapolating observed microevolutionary effects on to the macro level of change between high biological taxa is not empirically warranted. We simply observe that the amount of genetic change necessary for forming different classes or phyla from common ancestry is prohibitively large within the currently accepted universal time bounds. I can see three ways out of this conundrum [Personal Communications]:

1. Shut Them Up, Dissent Verbotten: Pay no serious attention to dissenters from Darwinism and their scientific arguments, ridicule their position and sometimes even personalities, engage in 'censorship and disclaimers' tactics and carry on as if nothing happened. I hope we all agree that this leads nowhere.

2. Scientific Debate: Analyse the critique and try to show it is fallacious. This is the position of a majority of evolutionists, and it is respectable by all means. However, it has no future. They have not been able to convincingly demonstrate that the critique is wrong. As a matter of fact, the probability and common sense are their enemies here. As a result, they are out by multiple orders of magnitude with respect to the complexity barriers between different forms of life, on the one hand, and the universal time bounds, on the other. Sometimes evolutionists are motivated by a priori materialistic commitments at the cost of objectivity in scientific research, which is a considerable weakness. Another key weakness is unwillingness to accept the unique role of choice contingency as an obvious and the only empirically warranted causal factor as far as the origin of cybernetic control in biosystems is concerned.

3. Move towards a new synthesis: come up with an entirely new generic model which would include the Darwinian model as a special case of microevolution. Now that Darwinism "has pretty much reached the end of its rope" as [Depew & Weber 2011] put it, this is the only scientifically legitimate and promising way out. This position is shared by proponents of such theories as Intelligent Design and nomogenesis. Despite the fact that this general view is by far in a minority today, it is only this perspective that has the future of science. The old generation of Darwinist hardliners are trying to hold science back. They are still in academic power but the situation is changing. They will not be able to stand the avalanche of scientific thought by plugging holes in their cracking old dam. Scientists nowadays increasingly more often critically revisit the ideas that laid out the foundations of Darwinism. This is why we now re-examine the legacy of such thinkers as Charles Darwin's "heretic" friend Alfred Russel Wallace [Wallace 1914], who spoke about intelligent guidance of biological evolution.


Wednesday, 11 January 2012

Пять кибернетических проблем абиогенеза и дарвиновской макроэволюции

Сущность дарвиновской теории эволюции можно схематично выразить следующим образом: Случайные Вариации + Естественный Отбор -> Биологическое Разнообразие. Абиогенез - совокупность гипотез, предполагающих спонтанное возникновение жизни из неорганических соединений. Ниже указаны принципиальные кибернетические проблемы, решение которых в рамках дарвинизма, существенно затруднено, если не сказать, невозможно.

  1. Предположение о макроэволюции, то есть о ненаправленном образовании больших таксономических единиц, таких как классы и типы, равносильно предположению о ненаправленной спонтанной генерации формальных предписаний. Можно легко показать, что ДНК/РНК есть пример формального предписания. Однако единственный эмпирически достоверный источник предписательной информации - интеллект.
  2. Единственный эмпирически достоверный источник селекции в направлении потенциальной функциональности - осознанный выбор, а не случай и/или закономерность. То, что дарвинизм существенно полагается на случайные преадаптационные функциональные перестройки, - слабая сторона теории Дарвина. Несмотря на то, что преадаптация наблюдается в биологических системах, она сильно ограничена.
  3. Единственный эмпирически достоверный источник семантики в кибернетических системах - интеллект. Способность биофункциональности эволюционировать на практике ограничена.
Кибернетические трудности абиогенезных гипотез таковы:
  1. Единственный эмпирически достоверный источник формализма и семиотики - интеллект. Трансляция/транскрипция предписательной информации, носителем которой являются ДНК/РНК, лежат в основе того, что мы называем живой материей, и, как легко показать, являются семиотическими и формальными процессами. Для того, чтобы продемонстрировать семиотический и формальный характер передачи биологической информации, достаточно показать, что эта передача осуществляется с помощью определенных алфавита, синтаксиса, языка и  несет вполне определенную семантическую нагрузку (биофункциональность).
  2. Интеллект также является единственным эмпирически достоверным источником управления в строгом смысле слова, определяемого как направление системы к определенной цели (скажем, максимизации полезности в каком бы то ни было смысле или степени адаптации к условиям среды обитания) с помощью произвольно задаваемых правил, наложенных на независимо существующие физико-химические ограничения. Эмпирической науке не известно ни одного примера самоорганизации. Наблюдается лишь спонтанное самоупорядочение материи, способное породить лишь низкоинформационную регулярность, например, фракталы (в частности, кристаллы), устройчивую в той или иной степени интерференционную картину (например, стоячие волны) или рисунки, подобные песчаным дюнам. Все эти конфигурации (patterns) подвергаются достаточно плотному информационному сжатию, тогда как информационная сложность живых систем находится всего в нескольких процентах от сложности хаотических систем. Ни одна из современных теоретических моделей самоорганизации не может адекватно отразить совершенное отсутствие bona fide самоорганизации в природе: ни кауфмановская граница хаоса (the edge of chaos), ни пригожинские диссипативные структуры в сильно неравновесных состояниях среды, ни айгеновские автокаталитические репликационные гиперциклы.
Перечислим, наконец, некоторые частные проблемы, проистекающие из упомянутых выше принципиальных трудностей с точки зрения теории информации и управления.
  1. Само понятие генетических алгоритмов противоречиво, если мы постулируем ненаправленную эволюцию. Действительно, во-первых, любой алгоритм есть пример формализма, созданного интеллектуальным агентом. Во-вторых, этот оптимизационный алгоритм использует управление, то есть осуществляет движение в направлении от потенциального/частичного решения к фактическому/полному в процессе максимизации так или иначе априорно заданной функции цели. Но с другой стороны, это достигается с целью моделирования того, что полагается в рамках неодарвинизма ненаправленным процессом как результатом случайных вариаций (в форме мутаций генетического кода) и естественного отбора.
  2. Происхождение систем фильтрации шума и коррекции ошибок, входящих в состав живых организмов, неодарвинизмом приписывается естественному отбору, действующему на множестве мутаций, по природе своей являющихся шумом и ошибками репликации генетического кода, то есть, образно говоря, архетипом ошибки.
  3. Шум никогда не сможет быть интерпретирован полезным сигналом в отсутствие априорно задаваемых правил, определяющих возможность такой интерпретации. Единственная эмпирически достоверная причина этой возможности состоит в априорной интеллектуальной настройке.


1. David Abel, The First Gene, 2011.
2. Форум UncommonDescent.com.

Five Cybernetic Hurdles for Darwinian Macroevolution and Abiogenesis

The essence of Darwinian theory of evolution can be expressed by the mnemonic formula: Natural Selection + Random Variation -> Biological Diversity. I briefly summarise below cybernetic challenges to the Darwinian explanation of the observed biological diversity.
  1. The hypothesis of unguided formation of high taxonomic entities such as classes or phyla is equivalent to asserting unguided (spontaneous) generation of prescriptive information. DNA/RNA is, demonstrably, recorded prescriptive information. However, the only empirically warranted cause of prescriptive information is intelligence.
  2. The only empirically warranted cause of true selection for potential function is choice contingency, not chance contingency or necessity. Reliance on haphazard functional preadaptational switches is a significant weakness of Darwinism and, although in practice is observed, is strictly limited in practice.
  3. The only empirically warranted cause of semantics is intelligence. The evolvability of biofunction is not unrestricted in practice.
Abiogenesis is collectively a group of hypothesis about the spontaneous emergence of life out of inorganic matter. These face the following challenges:
  1. The only empirically warranted cause of formalism and semiosis is intelligence. The translation/transcription of prescriptive information stored in DNA/RNA lies at the very heart of life and is demonstrably semiotic and formal. The formality and semiotic state of biological information transfer processes are demonstrated by the existence of an alphabet, syntax, language and semantics that enable it.
  2. The only empirically warranted cause of bona fide control defined as steering towards a goal using arbitrarty rules along with physicality constraints is intelligence. No self-organisation per se is observed anywhere in nature. What is observed is mere spontaneous self-ordering of matter giving rise to low-informational redundant regularity, such as fractals and crystalls in particular, standing waves or sand-dune-like patterns. No existing theoretic models of self-organisation account for this observation, including the edge of chaos by Kauffman, dissipative structures in highly non-equilibrium states by Prigogine and autocatalytic-replicative hypercycles by Eigen and Schuster, to name a few.
Particular hurdles stemming from the above are:
  1. The notion of genetic algorithms is oxymoronic as fas as undirected evolution is postulated because they assume the intelligent creation of a formalism (i.e. an algorithm) which exercises control (i.e. steers the potential/partial solution towards better utility however defined). On the other hand, that is done in order to model what is claimed by neo-Darwinian macroevolution to be an unguided process as a result of the coupling of Random Variation (in the form of mutations) and Natual Selection.
  2. The origin of noise elimination and error correction which are observable as part of the ontogenesis of a biological system is attributed in neo-Darwinian frameworks to selection acting over mutations that are by nature noise and errors, i.e. an epitome of error.
  3. Noise can never be interpreted as useful signal unless one a priori defines rules which make it possible. In other words, the only plausible and empirically grounded cause of this happening is a-priori intelligent tuning.
1. David Abel, The First Gene, 2011.
2. Communications on UncommonDescent.com.

Thursday, 5 January 2012

Однонаправленность распознавательного фильтра

Где-то в интернете я видел целую страницу, где были перечислены опровержения теории Intelligent Design. К сожалению, сейчас уже не вспомню, где именно. Но одну из попыток опровергнуть корректность частной ID-совместимой теории, мне бы хотелось обсудить.

В [1] У. Дембским был введен принципиальный алгоритм (блок-схема) фильтрации возможных причин наблюдаемых феноменов (т. наз. распознавательный фильтр, explanatory filter). Вкратце, алгоритм распознавательного фильтра работает так. На вход подается некий объект (процесс) для анализа. Далее производится детальный анализ структуры объекта, на основании чего из множества возможных причин возникновения объекта

{Случай, Закономерность, Замысел}

отбрасываются наименее вероятные. Алгоритм служит принципиальной схемой, позволяющей, имея объект, характеризующийся достаточной специфической сложностью, сделать вывод о том, что наиболее правдоподобная причина его возникновения - замысел. Следует обратить внимание на то, что вопрос о научной корректности введения категории замысла (или осознанного выбора, choice contingency) наряду с случайностью и закономерной необходимостью детально рассмотрен в [2]. 

В работах [3-4] предпринято обсуждение возможностей фильтра Дембского (причем [3] представляет собой попытку критики, а в [4] корректность этой попытки подробно анализируется). Работа [5] преставляет собой альтернативный подход к решению проблемы нахождения наиболее правдоподобных гипотез. Некоторые критики модели Дембского отмечают, что подход в работе [5] более корректен методологически.

Однако вернемся к первоначальному тезису. В опровержении теории Дембского на упомянутом мной веб-сайте говорилось, что достаточно подать на вход фильтру простой предмет, скажем, гладко обточенный металлический шарик и это приведет к тому, что алгоритм распознавания выдаст неверный результат, а именно, вывод, что этот предмет вследствие простоты не мог быть создан интеллектом. Действительно, поверхность шарика в приближении, не учитывающем шероховатости и приемлемом в широких пределах на практике, описывается достаточно компактно уравнением сферы в декартовой системе координат: x^2 + y^2 + z^2 = R^2, если центр сферы помещен в начало системы. Критик заключил из этого, что фильтр Дембского в принципе некорректен, ведь мы-то знаем, что шарик был выточен на станке из куска металла.
Рис.1. Сфера с центром в начале декартовой системы координат.

Ответ на это возражение очень прост: фильтр Дембского является однонаправленным: в данном случае по недостатку сложности описания объекта мы не можем судить о том, был ли шарик создан человеком или нет. Но это не является опровержением рассматриваемого метода распознавания как такового. Критик совершил логическую ошибку, попутав необходимое и достаточное условие вывода об участии интеллекта в создании/компоновке систем. Определенный уровень специфической сложности достаточен для положительного вывода об участии интеллекта, но не необходим. О простых предметах мы не можем сказать определенно: были ли они созданы интеллектом или явились продуктом случайности или закономерности. Но, с другой стороны, наличие определенного количества специфической информации в системе является, согласно Дембскому, признаком интеллектуального вмешательства.

Однонаправленность распознавательного фильтра вполне естественна. Возьмем пример. Вы, скажем, форумный модератор. Вы получили два сообщения на форум. Одно такое: "Я не согласен с автором статьи по следующим причинам...", а другое такое: "ароврмс777ыпврпбб". Вы без труда отличаете осмысленный текст первого от информационного мусора во втором сообщении. Однако, что касается второго случая, хотя случайность и могла послужить причиной генерации данного сообщения (например, произошел какой-то программный сбой, на клавиатуру упало что-то тяжелое в момент набора текста и т.д.), нельзя полностью исключить, что это сообщение было послано умышленно (например, кем-то созданным интернет-ботом).


1. W. Dembski, No Free Lunch: Why Specified Complexity Cannot Be Purchased Without Intelligence.
2. D. Abel, The First Gene.
3. М. Перах, Разумный замысел или слепая случайность? Схватка двух мировоззрений.
4. К. Виолован, Анти-Перах: Слепая случайность или... слепая случайность? 
5. W. Kirchnerr, Ming Li, P. Vitanyi, The Miraculous Universal Distribution

Tuesday, 3 January 2012

Несколько замечаний по поводу книги Дэвида Эйбела "Первый ген"

Мне бы хотелось обратить внимание заинтересованных читателей на следующую книгу, вышедшую в прошлом месяце: 
Приведу некоторые мысли из этой книги, явившиеся ключевыми для меня с точки зрения понимания кибернетических аспектов эволюции. Книга, на мой взгляд, прекрасно написана и содержит много ценных мыслей. Редактором и автором большинства статей является Дэвид Эйбел.

Попытки сведения жизни только лишь к физико-химическим органичениям упираются в принципиальные непреодолимые сложности с точки зрения информации. По мысли Эйбела, любая адекватная сегодняшнему уровню знаний модель живых организмов должна учитывать кибернетические аспекты проблемы, конспективно изложенные ниже.

1. Кибернетическое сечение: ограничения и управление (the сybernetic сut). Все множество кибернетических систем S может быть разделено на два подмножества Sогр и Sупр так называемым кибернетическим сечением так, что S = Sогр + Sупр. В подмножестве Sогр, мы имеем системы, в которых реализуются физико-химические ограничения. Экспериментальная наука говорит нам, что максимум, что способна спонтанно породить материя, под действием лишь физико-химических ограничений в системах из Sогр - это низкоинформационная избыточная регулярность типа фракталов. Подмножество Sупр содержит концептуальные схемы формального управления системами, функционирующими по произвольно задаваемым правилам для достижения определенной цели. Существует большой массив данных, позволяющий предположить, что в то время как ограничения, присутствующие в любой реальной физической системе, определяются теми или иными физико-химическими взаимодействиями в каждом конкретном случае, добавление в систему управления соответствует осуществлению осознанного выбора в рамках определенного формализма и на практике всегда производится целенаправленно интеллектуальным агентом (агентами). Здесь под осознанным выбором следует понимать особую третью категорию причинности, отличную от случайности и закономерности. Понятно, что управление, также как и ограничения, неизбежно будет представлено материально, или "загружено в физическую реальность" (instantiated into physicality, выражение Эйбела). Однако физическая реальность сама по себе может предоставить лишь субстрат для реализации управления. Таким образом, управление в строгом смысле слова, реализуемое поверх физико-химического уровня, не сводится лишь к физико-химическим взаимодействиям. Точно так же, функциональная информация не сводится лишь к физическому уровню реализации процесса ее передачи. Ведь для понимания смысла информации, передаваемой, скажем, по компьютерной сети, недостаточно рассмотреть лишь скачки напряжения на физическом уровне стэка TCP/IP, необходимо иметь представление о том, как эту информацию декодировать для получателя. Декодирование же производится по соглашению (протоколу) и следует правилам, не зависящим от процессов физического уровня (подробнее см. сетевую модель OSI).

Мне кажется, для прояснения сказанного может оказаться полезной следующая аналогия. Рассмотрим классы сложности различных задач разрешимости (decision problems).
  • На мой взгляд, эта аналогия служит и хорошей иллюстрацией понятия нередуцируемой сложности (irreducible complexity), о котором много спорят биологи. Это понятие было впервые предложено Майклом Бихи (Michael Behe) в книге "Черный ящик Дарвина" в 90-е гг. прошлого века. Впрочем, споры касаются вопросов происхождения неустранимо сложных систем, а не самого понятия. Но эту интересную тему я не буду здесь затрагивать.
Под сложностью алгоритма решения задачи будем понимать число шагов его выполнения. Соответственно, сложность задачи есть число шагов наиболее эффективного алгоритма ее решения. Будем называть быстрым алгоритм решения задачи разрешимости, приводящий к ответу "ДА/НЕТ", за число шагов, не большее полинома от размера исходных данных N.

На рис.1 изображены классы сложности задач разрешимости. Известно, что каждый нижестоящий дочерний класс сложности вложен в вышестоящий класс, что отражено ребрами графа, представленного на рисунке. Однако вопрос о вложенности вышестоящих классов в нижестоящие до сих пор является открытым. Вполне вероятно  - и с этим согласно большинство специалистов по теории сложности, - что вышестоящие классы вообще не сводятся к дочерним классам преобразованиями полиномиальной сложности от N. Еще раз повторим, что взаимная сводимость двух каких-либо классов сложности на рис.1 эквивалентна равенству этих классов и является открытой математической проблемой.

Рис.1. Классы сложности задач разрешимости. Источник: Wikipedia, Complexity Class.
Например, частная проблема равенства классов P и NP объявлена институтом Клэя одной из пока не решенных задач тысячелетия.
  • NP (nondeterministically polynomially solvable) - класс задач комбинаторной сложности, (то есть задач, для которых не найдено быстрых алгоритмов), но все же допускающих быструю проверку корректности предполагаемых решений (т.наз. сертификатов). Задачи класса NP быстро решаемы на недетерминированной машине Тьюринга, включающей оракул. Пример задачи из класса NP - нахождение кратчайшего маршрута через M точек на плоскости (знаменитая задача о коммивояжере). Вполне очевидно, что проверить имеющийся маршрут, на предмет того, включает ли он все M точек и каждую только один раз, можно за O(M) шагов, то есть достаточно быстро.
  • P (polynomially solvable) - класс задач, допускающих быстрые алгоритмы решения. Пример задачи из класса P - нахождение решения системы алгебраических уравнений на множестве действительных чисел. Известно, что решение системы из n уравнений можно отыскать за O(n^2) шагов с помощью метода Гаусса исключения переменных. 
Задачу из класса P всегда можно представить как задачу из класса NP. Действительно, тот или иной известный быстрый алгоритм решения исходной задачи может выступить в роли оракула в недетерминированной машине. Однако, неизвестно ни одного способа сведения NP-сложной задачи к задаче из класса Р в общем случае.
2. Формализм и физический уровень. Чрезвычайно важно отметить, что неживая природа в принципе инертна по отношению к формальным процессам, в том числе к таким, как оптимизация функции, организация кибернетического управления и др. Неживая природа функционирует в рамках физических ограничений (законов), тогда как формализм оперирует правилами. В отличие от ограничений, правила с их семантикой задаются произвольным образом поверх физического уровня. Например, при действиях с булевым алфавитом {0,1} я волен поставить в соответствие единице значение НЕТ, а нулю - ДА. Правила легко могут меняться нами в зависимости от контекста. Реализация правил на физическом уровне производится с помощью настраиваемых переключателей (англ. configurable switches), актуализирующих целенаправленный выбор со стороны интеллектуального агента (или иначе лица, принимающего решения, ЛПР) по достижению какой-либо цели. Переключатель представляет собой логический элемент и несет в себе 1 бит информации. Заметим, что ЛПР решает, какие именно значения будут принимать булевы переменные в каждом переключателе для оптимизации заданной функции цели. Это назначение не является результатом действия каких-либо физических закономерностей или случайности, поскольку процесс назначения от них не зависит. Таким образом, переменные получают именно такие, а не иные значения лишь в результате осознанного выбора конструктора/проектировщика.

Переключатели задают формальные предписания для реализации развития/развертывания/онтогенеза данной системы. Тот или иной набор переключателей, объединенных в интегральную схему и соответствующий формальному управлению в кибернетической системе, осуществляет отображение Sупр -> Sогр и, образно говоря, является своеобразным "мостом" из Sупр в Sогр. Очень важно отдавать себе отчет в том, что на практике движение по этому мосту осуществляется только в одном направлении из Sупр в Sогр, то есть в направлении реализации на физическом уровне уже имеющейся концептуальной схемы управления, но не наоборот, так как на базовом уровне физической реальности ни управления, ни целей, ни формализма не существует. Модели, подобные кауфмановской границе хаоса (Stuart Kauffman's edge of chaos), оперирующие гипотетической спонтанной огранизацией управления на физическом уровне, не находят подтверждения в реальности. Жизнь не может самоорганизоваться подобно кристаллам, поскольку спонтанная кристаллизация из раствора является не чем иным, как действием лишь физических органичений, а не управления в строгом смысле слова. Доказательством этому служит низкое информационное наполнение регулярных структур и, как следствие, подверженность таких структур высокой степени информационного сжатия, в то время, как живые системы изначально функционально сложны и характеризуются наличием кибернетического управления и скоординированных формальных процессов.

Итак, сообщение системе функциональности и управления, наделение информационного обмена смысловой нагрузкой, а также интегрирование различных подсистем в единое устойчиво функционирующее целое представляет собой формальный процесс или совокупность процессов. Организация всякого формального процесса требует реализации целенаправленного выбора, во всех без исключения случаях на практике осуществляющегося осознанной деятельностью ЛПР.

3. ДНК как предписание. Фундаментальные проблемы макроэволюции по Дарвину. Известно, что ДНК представляет собой запись онтогенетической информации, или предписание того, как должно протекать развитие биосистемы. Эта информация по природе функциональна, а ее запись и считывание представляют собой формальные процессы (алгоритмы). Иными словами, для записи, считывания и интерпретации информации в геноме существует определенный язык со своим алфавитом, синтаксисом и семантикой. Поэтому ДНК есть код в строгом смысле слова. Однако, единственным известным эмпирической науке на сегодня источником формализма является интеллект. Таким образом, предположение о появлении высших таксонов (классов, типов) дарвиновским градуалистическим способом равносильно предположению о возможности спонтанной генерации принципиально новых формальных инструкций в достаточно больших количествах. Какие-либо экспериментальные данные, подтверждающие эту гипотезу, совершенно отсутствуют.
  • Мы имеем лишь данные, подтверждающие случайный характер мутаций уже имеющихся таксономических единиц. Опытно известные на сегодня возможности мутагенеза и общепринятые оценки возраста Земли не позволяют считать гипотезу филогенеза дарвиновским отбором, наложенным на стохастические мутации, правдоподобной.

В продолжение приведенной нами аналогии полиномиальной сводимости одних классов сложности к другим, на рис.2 схематически показано то, как я представляю себе возможную в рамках теории разумного замысла (Intelligent Design, ID) интерпретацию отношений между базовым уровнем физической реальности (physicality), функциональной информацией (functional information), жизнью (life), интеллектом (intelligence) и сознанием (consciousness).
Рис.2. ID-совместимая интерпретация иерархических отношений физико-химических взаимодействий, функциональной информации, жизни, интеллекта и сознания. Каждый дочерний уровень включен в вышестоящий. По всей видимости, родительский уровень не может быть сведен лишь к отдельному дочернему.
Подобно положению вещей в иерархии классов сложности, жизнь не сводится только лишь к физико-химическим взаимодействиям и соответствующим им ограничениям, но для организации управления онтогенезом (метаболизмом, воспроизведением, адаптацией, реакцией на стимулы и др.) требует еще, по крайней мере, ввода функциональной информации, интегрирующей онтогенез в единый сложный процесс. Также и интеллект, по-видимому, не сводим исключительно к биологическим  процессам, а сознание - к интеллекту. На уровне интеллекта можно различать популяционный (например, роевой или стайный) интеллект и интеллект особи (соответственно, общественное и личное сознание). Конечно, это только предположение. В науке еще не выработано общепринятых моделей функционирования интеллекта и сознания, а может быть, эти вещи вообще неформализуемы. Можно, однако, предположить, что и интеллект, и сознание требуют сообщения системе особого рода интегрирующей информации по аналогии с функционально специфицированной информацией в цифровом виде (functionally specified complex information in digital form, dFSCI), определяющей биологическую функциональность.

On David Abel's "The First Gene"

I would like to draw the attention of the interested readers to this brilliant book: 
In particular, I would want to highlight some things which were key in improving my understanding of the evolution controversy. The book is clearly written and is full of insights.

1. Constraints Vs Controls. This is what the author calls the cybernetic cut. On the left of this divide, there are inert physical/chemical constraints determining conditions for spontaneous generation of low-informational redundant regularity. On the right, there is a world of active controls, i.e. of arbitrarily set rules to achieve a useful function. Empirical data available on mass suggests that while constraints are present in the physical world and are determined by physico-chemical interactions, the insertion of controls can only be done by an intelligent purposeful actor (or actors). In reality, various controls will necessarily be "instantiated into physicality" (Abel's expression). However, physicality only provides the substrate to the functional information conveyed by it, whereas the functional information itself is never reducible to physicality.

I find it useful to think about this in terms of complexity classes of decision problems. In the graph below (Fig.1), each lower class is included in its parent class. In other words, there are fast transformations of a problem in a child class into a problem in its parent class. However, no inverse inclusion or transformation have been found to date. They say that a parent class is irreducible to its child.

E.g. take two classes, NP and P. NP is decidable in polynomial time by a non-deterministic Turing machine which includes an oracle. In human language, it means that while no easy algorithm has yet been found for it, it is still possible to quickly check if a proposed solution is genuine. P is decidable in polynomial time by a deterministic Turing machine. So there are known fast algorithms to solve a problem in P. Clearly, we can represent a P problem as an NP problem. To achieve this, it is sufficient to replace the NP oracle with a polynomial time algorithm for the problem in P. However, no known inverse representations exist. So they say that NP is thought to be irreducible to P. 

Fig.1. Complexity Classes of Decision Problems. Source: Wikipedia, Complexity Class.

2. Formalism vs Physicality. While non-living nature operates within the confines of physicality and constraints, it is only formal things that operate with rules. Rules are arbitrarily defined irrespective of ("on top of") physicality. That is very important to understand. For example, if I want to assign some specific meaning to a random sequence of symbols, I can always do so in the context of a particular system. There can be different rules in different contexts. For example, using the Boolean alphabet {0,1} I am free to define 0 to represent TRUE and 1 to represent FALSE. Rules can, of course, be instantiated into physicality. This is done by means of what Abel calls configurable switches i.e. logic gates that bear 1 bit of information, represent purposeful choices of intelligent actors and prescribe/program the development/deployment/ontogenesis of a given system. The switches collectively perform a mapping from the far (control) side of the cybernetic divide to the near (physicality) side. Metaphorically speaking, the switches build a one-way bridge from the far to the near side of the cut. Based on overwhelming evidence, it is important to realise that it is impossible to move across the bridge in the opposite direction in reality because physicality alone has never been observed to give birth to control, purpose, utility or any kind of formalism. Models similar to Stuart Kauffman's edge of chaos which operate with hypothetical spontaneous self-organisation of control at the level of physicality are not empirically warranted.

3. DNA Is Prescriptive Information. Fundamental Problems of Macroevolution. It is known that DNA stores ontogenetic information i.e. information about how an organism will be developing. Importantly, this information is functional and its recordation and reading are formal processes. In other words, there is a certain alphabet, syntax and semantics in the language used to record and interpret the information. In other words, DNA is code in the strict sense. However, the only empirically observed source of formalisms in nature is intelligence. So to assume that high enough taxa (such as classes or phyla) can be generated step by Darwinian step is equivalent to assuming that prescriptive information can be generated spontaneously. There is no empirical data to warrant this hypothesis.

I can extend the above analogy of polynomial time irreducibility of complexity classes to show how I understand Intelligent Design interprets relationships between physics/chemistry, life, information, intelligence and consciousness (Fig.2). Again, this is my perception of the big picture of the said relationships.

Fig.2. The Intelligent Design view of hierarchical relations of physicality, functional information, life, intelligence and consciousness.

As with complexity classes, life is not reducible to physicality alone (i.e. to physico-chemical interactions and their constraints) but also requires input of functional information to control the ontogenetic processes (metabolism, replication, adaptation, reaction to stimuli, etc.). Likewise, intelligence is not reducible to biological processes alone and, furthermore, consciousness is not reducible to either biological processes or intelligence. It is a gray area and no generally agreed understanding of how intelligence or consciousness operate is available as yet. Arguably, supposing intelligence and consciousness can be formalised, they may require some sort of integrating information on top of their respective Shannon channels, similar to functionally specified information in digital form (dFSCI) that defines biological functions.