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La inecuación de
origen.
Los
siete desafíos descriptos anteriormente no deben interpretarse como meros
desafíos subjetivos o cualitativos al mecanismo Darwiniano. Es posible estimar
objetiva y cuantitativamente los desafíos que estos obstáculos le plantean al
mecanismo evolutivo. Asociada a cada obstáculo o desafío existe una
probabilidad:
pdisp. La probabilidad de que se encuentren
disponibles aquellas partes que se necesitan para la evolución de un sistema
bioquímico irreduciblemente complejo (probabilidad
de la disponibilidad).
psinc. La probabilidad
de que aquellas partes estén disponibles en el tiempo correcto tal que puedan
ser incorporadas cuando sean requeridas por el sistema en evolución (probabilidad de la sincronización).
plocal. La probabilidad de que las partes, dada su
disponibilidad en el tiempo adecuado, puedan liberarse de aquellos sistemas en
los que están integradas de forma corriente, y luego ubicarse en el sitio
apropiado para el ensamblaje (probabilidad
de localización).
pr-i. La probabilidad de que otras partes, las
cuales producirán reacciones de interferencia y por lo tanto impedirán la
formación del sistema irreduciblemente complejo en cuestión, sean expulsadas del sitio en donde el sistema
será ensamblado (probabilidad de reacciones
de interferencia).
pc-d-i La probabilidad de que las partes que han
sido reclutadas para utilizarse en un sistema en evolución tengan
compatibilidad de interface tal que puedan trabajar juntas a fin de formar un
sistema funcional (probabilidad de
compatibilidad de interface).
po-d-e
Probabilidad de que las partes serán
ensambladas en el orden adecuado a fin de formar un sistema funcional (probabilidad de orden de ensamblaje).
pconfig. Probabilidad de que las partes sean
configuradas de la forma correcta y de esta manera produzcan un sistema
funcional (probabilidad de configuración).
Note
que cada una de estas probabilidades es condicional sobre las precedentes. Así
pues, la probabilidad de la sincronización estima la probabilidad de
sincronización con la condición de que las partes precisadas se encuentren
disponibles. De la misma forma, la probabilidad del orden de ensamblaje
determina la probabilidad de que el ensamblaje pueda ser realizado en el orden
correcto dada la previa condición de que todas las partes están disponibles en
el tiempo correcto y en el lugar adecuado, sin reacciones de interferencia y
con una fuerte compatibilidad de interface. Concluyendo, la probabilidad de que
un sistema irreduciblemente complejo surja por un medio Darwiniano no puede exceder
el siguiente producto (note que como las probabilidades son condicionales sobre
las precedentes, aquí no se ha introducido ningún planteo desautorizado sobre
la independencia probabilística):
pdisp. X psinc. X plocal. X pr-i. X
pc-d-i. X po-d-e. X
pconfig.
Si
ahora definimos porigen (la
probabilidad de origen) como la probabilidad de que un sistema irreduciblemente
complejo se origine de por un medio Darwiniano, la siguiente inecuación se
resume a:
porigen ≤ pdisp. X psinc.
X
plocal. X
pr-i. X
pc-d-i. X po-d-e. X pconfig. (1)
Esta
es la inecuación de origen.
Como
las probabilidades son números que se encuentran entre cero y uno, esta
inecuación nos dice que si aun una de las probabilidades que se encuentran a la
derecha del signo de inecuación es pequeña, entonces la probabilidad de origen
será en si misma pequeña (en efecto, no más grande que cualquiera de las
probabilidades de la derecha). Significa que no debemos calcular todas las
siete probabilidades que están a la derecha del signo de inecuación para
asegurar de que porigen es pequeña.
También, ninguna de estas probabilidades necesita ser calculada con exactitud. Es
suficiente con tener límites seguros de estas probabilidades. Si cualquiera de
esos límites es pequeño, entonces estará asociado a su probabilidad
correspondiente y por consiguiente también a la probabilidad de origen. Y si la
probabilidad de origen es pequeña, entonces la complejidad irreductible del
sistema en cuestión es altamente improbable y especificada (todos esos sistemas
irreduciblemente complejos son especificados en virtud de su función
biológica). Significa que si la probabilidad de origen es pequeña, entonces el
sistema en cuestión exhibe complejidad especificada; y como la complejidad
especificada es un indicador empírico fiable de diseño real, esto quiere decir
que el sistema en sí mismo es diseñado.
La
inecuación de origen demuestra que el diseño inteligente es una teoría
científica y testeable. Tómese, por ejemplo, la compatibilidad de interface.
Los científicos pueden unir sistemas bioquímicos existentes (desde proteínas
individuales a máquinas bioquímicas complejas) y determinar experimentalmente la
probabilidad y el grado en el que las interfaces son compatibles. Así también,
pueden tomar sistemas bioquímicos existentes, perturbarlos, e intentar
colocarlos o insertarlos juntos de nuevo. En el grado en que esos sistemas
toleren la perturbación, son candidatos para la evolución Darwiniana. De forma
reciproca, en el grado en el que esos sistemas sean sensibles a la
perturbación, serán inaccesibles a la evolución Darwiniana. Experimentos como
estos pueden ser conducidos sobre sistemas bioquímicos reales o usando
simulaciones en computadora que modelen sistemas bioquímicos.
Por
ejemplo, al simular como las duplicaciones génicas pueden facilitar la
evolución de las proteínas, Michael Behe y David Snoke han delineado una
estrategia para estimar las probabilidades de la compatibilidad de interface (2).
Específicamente, ellos calculan el tamaño de las poblaciones y el número
de generaciones requeridas para que
genes duplicados evolucionen y produzcan proteínas nuevas capaces de
articularse dentro de un sistema irreduciblemente complejo en evolución. Con
supuestos muy modestos acerca del número de cambios genéticos que los genes
duplicados deben experimentar a fin de producir nuevas proteínas con
compatibilidad de interface, concluyeron que se requieren grandes poblaciones
(1020 aprox.) y un gran número de generaciones (108
aprox.) antes de que tal proteína se fije en la población (3). Aunque Behe y
Snoke no dicen dicen lo siguiente, tal tiempo de espera puede ser convertido a
las probabilidades: un extenso tiempo de espera para la fijación corresponde a
una pequeña probabilidad de fijación en una generación determinada (4). Y como
es extenso el tiempo de espera para la fijación que Behe y Snoke calculan, la
probabilidad de la evolución de una nueva compatibilidad de interface proteica
será pequeña. Por consiguiente y a la luz de la inecuación de origen, el trabajo
de Behe y Snoke argumenta a favor del diseño en el flagelo bacteriano.
En
cualquier caso, con la probabilidad de compatibilidad de interface y las otras
probabilidades en la inecuación de origen, no hay ningún obstáculo inherente de
considerarse real, ya que puede estimarse y confirmarse experimentalmente.
Tanto los Darwinistas como los teóricos del diseño están centrados en estimar
estas probabilidades, y la investigación en la búsqueda de esto apenas ha
comenzado. La inecuación de origen no está a favor o en contra del diseño
inteligente en los sistemas bioquímicos irreduciblemente complejos. Tanto como cada una de estas probabilidades
demuestren ser grandes o permanezcan sin estimarse, tal sistema falla en
exhibir complejidad especificada. En tal caso, los Darwinistas estarán en su
derecho de rechazar la idea de que tales sistemas despliegan señales de diseño
inteligente. Por otro lado, pruébese que cualquiera de estas probabilidades son
lo suficientemente pequeñas, y entonces aquellos sistemas exhibirán complejidad
especificada. En este caso, como la complejidad especificada es un indicador
empírico real de señales de inteligencia, los teóricos del diseño estarán en
sus derechos de insistir que tales sistemas efectivamente muestran indicios de
diseño inteligente. De esta forma, vemos que la inecuación de origen juega un
papel decisivo a la hora de decidirse entre la teoría Darwiniana y la del
diseño inteligente.
Autores: William Dembski -Tiene un Ph.D. en
filosofía (Universidad de Illions en Chicago) y un Ph.D. en matematica
(Universidad de Chicago). Es uno de los principales teóricos del Diseño
Inteligente y ha escrito varios libros sobre la temática. Es autor del
primer libro del Diseño Inteligente publicado por una editorial universitaria
renombrada:The Design Inference: Elimitating Chance Through Small
Probabilities. (Cambridge University Press, 1998). Es
investigador del Discovery Institute.
Jonathan
Wells - Tiene un Ph.D. en biología celular y molecular de la Universidad de
California en Berkeley. Actualmente es uno de los principales investigadores
del Discovery Institute.
Traductor: Daniel Alonso - Estudia Licenciatura en
Ciencias Biológicas en la UNT, Argentina.
De: Dembski, W.;
Wells J. (2008) the Design of Life: Discovering Signs of Intelligence
in Biological Systems, The Foundation for Thought and Ethics, Dallas, p.
189-192.
REFERENCIAS:
1) Note que
esta inecuación no necesita ser estrictamente una ecuación debido a que puede
ser afinada con condiciones adicionales. Por ejemplo, considere la probabilidad
de retención preten., la probabilidad de que los ítems
disponibles en el tiempo correcto y lugar adecuado permanezcan en el sitio el
tiempo suficiente (es decir, sean retenidos) para que el flagelo bacteriano (o
cualquier sistema irreduciblemente complejo en cuestión) pueda ser construido
apropiadamente. La probabilidad de retención es, por consiguiente, condicional
sobre las probabilidades de disponibilidad, sincronización y localización, y
puede ser insertada como factor que se encuentre después de esas condiciones en
la inecuación de origen.
O considere
la probabilidad de la proporcionalidad ppropor, la probabilidad de que los ítems
disponibles en el tiempo correcto, en el lugar correcto y el tiempo suficiente
aparezcan en la proporción adecuada para que el flagelo bacteriano pueda ser
construido efectivamente. Algunas partes flagelares requieren decenas de miles
de subunidades; proteínas para otras partes del requieren solo cientos de
subunidades. Sin la proporción correcta de partes idóneas (subunidades), no se
podrá construir ningún flagelo funcional. La probabilidad de la
proporcionalidad es condicional sobre las probabilidades de disponibilidad,
sincronización, localización y retención, y puede ser agregada como un factor
que se encuentre posterior a estas condiciones dentro de la inecuación de
origen.
2) Michael J. Behe y David W. Snoke, “Simulating
Evolution by Gene Duplication of Protein Features that Require Multiple Amino
Acid Residues,” Protein Science 13
(2004): 1-14.
3) Ibid., 11.
4) Por un razonamiento probabilistico acerca de los
tiempos de espera, vea William Feller, An Introduction
to Probability Theory and Its Applications, vol. 1, 3rd ed.
(New York: Wiley, 1968), secs. 2.7, 11.3, y 17.2.
