DembskiとJonathan Wellsによるインテリジェントデザイン副読本のFAQ

DembskiとJonathan Wellsによるインテリジェントデザイン副読本Design Of LifeのFAQがあったので読んでみた：

What is The Design of Life?
デザイン・オブ・ライフとは何か？

The Design of Life is the definitive book on intelligent design (ID). Written by two key ID theorists, mathematician William Dembski and biologist Jonathan Wells, it provides a comprehensive overview of intelligent design for a general audience. It is clear, direct, and readable -- and free of the distortions that creep into many accounts of intelligent design in popular media, whether secular or religious. Anyone interested in the scientific status of intelligent design must read this book.

デザイン・オブ・ライフはインテリジェントデザインに関する権威ある本である。2人の重要なインテリジェントデザイン理論家たる数学者William Dembskiと生物学者Jonathan Wellsによって書かれ、一般向けにインテリジェントデザインの包括的な概要を説明する。明快で、直接的で、読みやすくなっており、世俗・宗教メディアにあるようなインテリジェントデザインの誤った描写はまったくない。インテリジェントデザインの科学的な状況を知りたいなら、この本を読むべきだ。

とりあえず、一般書らしい。

What is the key message of The Design of Life?
デザイン・オブ・ライフのキーメッセージは何か？

Materialistic science is bankrupt; intelligence acts in nature, and its activity must feature in our scientific understanding of the world.
唯物論的科学は破産している。世界についての我々の科学的理解において、自然界におけるインテリジェンスとその活動は、大きな位置を占めなければならない。

神に言及しない科学は許さないという意味だね。もはや、キリスト教福音主義であることを隠さないようだ。

There is lots of intelligent design literature out there. What sets apart The Design of Life?
インテリジェントデザインについての本が多く出版されているが、デザイン・オブ・ライフの特筆すべき点は？

Coverage. The Design of Life is the first book that lays out the entire current intelligent design program. As a standalone volume aimed at the general reader, The Design of Life provides the evidence and conceptual tools necessary to understand the scientific case for intelligent design. Here you will find cutting-edge research and in-depth analysis.

対応範囲である。デザイン・オブ・ライフはインテリジェントデザイン研究プログラムの現状全体をカバーした最初の本である。これ１冊で済むように、デザイン・オブ。ライフはインテリジェントデザインを擁護する科学的論拠がわかるようにする証拠と概念ツールを提供する。ここには、最先端の研究と徹底的な分析がある。

生物の研究をしていないDembskiと、持ちネタが「ヘッケルの絵」な統一教会信者Jonathan Wellsに、インテリジェントデザインの研究成果があるのやら。

"cdesign proponentsists"で、創造論からインテリジェントデザインへの中間化石を残した、インテリジェントデザインの高校用副読本"Of Pandas and People"との関係について、後継書でもあるが、新刊だと位置づけている。

How is The Design of Life related to the earlier book Of Pandas and People?
デザイン・オブ・ライフと、従来の本"Of Pandas and People"の関係は？

Though originally conceived as a third edition of Pandas, The Design of Life quickly took on an identity of its own. More than two-thirds of the material is completely new, and what remains of the original material has been thoroughly reworked and updated. Though there is continuity with Pandas, The Design of Life is a new book.

デザイン・オブ・ライフは"Of Pandas and People"の第3版と考えてよいが、独立した本でもある。素材内容の2/3を一新し、残り1/3についても修正・更新した。"Of Pandas and People"と連続性はあるが、デザイン・オブ・ライフは新しい本である。

Is The Design of Life intended for public or private school classrooms?
デザイン・オブ・ライフは、公立学校あるいは私立学校での使用を目的とするか？

The Design of Life was written for a broad demographic and will be available on the open market. Colleges and universities will find it a valuable resource. It was not developed for use in public secondary schools, whose guidelines, developed to circumvent controversy, may not permit this level of open inquiry.
デザイン・オブ・ライフは多くの人々に呼んでもらえるように書かれ、一般書店で販売される。大学などで有用な教材となるだろう。公立中学校での使用は想定していない。論争を回避するように作られた指導要領のもとでは、このような疑問を呈する本は容認されないかもしれない。

嫌味な記述だが、普通に表現すれば「Kitzmiller v. Dover Area School Districtで違憲確定したので、もう使えない」ということになる。

FAQの後半は、Dembskiたち数名の財団FTEの説明で、基本的にキリスト教保守系教育のための本を出版するために設立したことを記載している。

What is the Foundation for Thought and Ethics?
財団"Foundation for Thought and Ethics"とは何か？

A widely reported study during the early 1980s examined 60 public school social sciences textbooks and found in them a left-leaning bias hostile to traditional values. The Foundation for Thought and Ethics was established to address such bias by (1) producing effective communication tools that elucidate critical subjects involving world view, morality, and conscience, and (2) positively but accurately portraying family values and healthy lifestyles for the education of young people.

1980年代初期に、公表された調査に報告よれば、60冊の公立学校社会科学教科書を調べた結果、それらが左傾偏向していて、伝統的な価値観に敵対的であるとわかった。財団"Foundation for Thought and Ethics"は、そのようなバイアスを、(1) 世界観と道徳と良心を含む重要な主題を説明する効果的な素材を作成し、(2) 若者の教育のために家族主義的価値観と健全なライフスタイルをポジティブかつ性格に描写することで、指摘するために設立された。

When was the Foundation for Thought and Ethics established?
いつ、財団"Foundation for Thought and Ethics"は設立されたか？

The Foundation for Thought and Ethics was established in the early 1980s.
財団"Foundation for Thought and Ethics"は1980年代初頭に設立された。

How is the Foundation funded?
財団の資金は？

Through the sales of books and other products, individual donations and grants from businesses and foundations. For further information about available products, visit FTE's web site at www.fteonline.com.
本やその他の製品の売り上げ、個人からの寄付と、企業及び他財団からの寄付による。

What other books has the Foundation published?
財団"Foundation for Thought and Ethics"の出版した本は？

The Foundation has published over a half dozen additional books. FTE's first book, The Mystery of Life's Origin (New York: Philosophical Library) was published in 1984. It soon became the best-selling academic book on the origin of life.
財団は6冊以上の本を出版した。最初の本 "The Mystery of Life's Origin"は1984年出版。出版直後に、生命の起源についてのベストセラー学術書となった。

このFAQにしたがえば、「世界観と道徳と良心を含む重要な主題を説明する効果的な素材を作成し、若者の教育のために家族主義的価値観と健全なライフスタイルをポジティブかつ性格に描写する」本のひとつが、"Design of Life"ということになる。

すなわち、"Design of Life"は宗教の本らしい...

DembskiとJonathan Wellsによるインテリジェントデザイン副読本登場

これまでのインテリジェントデザインの高校向け副読本は"Of Pandas and People"であった。この本は、インテリジェントデザイン関連の本を出すためだけに時々活動するDembskiたちの出版社the Foundation for Thought and Ethicsから1987年に出版されたものである。もともと、創造科学(Creation Science, Scientific Creationism)の副読本として用意されたのだが、連邦最高裁で創造科学を理科の授業で教えることが違憲と判決されたため、あわてて修正したもの。このため、修正し損ねた「cdesign proponentsists」という誤植が残ったという、かっこ悪いもの。

==>インテリジェント・デザインの高校用副読本 (2005/12/04)
==>Common Descentな創造科学とインテリジェントデザイン (2006/03/23)

そのためか、新たな副読本として、"Explore Evolution"というページ数少なめの本が出現していた。法廷闘争に勝てるように、創造や聖書はもちろんのこと、インテリジェントデザインにもまったく触れず、進化論の隙間だけを主張する形になっている。

==>インテリジェントデザインの副読本"Explore Evolution" (2007/07/06)

それだけでは不足だったのが、このたびthe Foundation for Thought and Ethicsから、「The Design of Life」という別の副読本が出現した。執筆者は、まいどおなじみの数学・哲学・神学担当のDr. William Dembskiと、進化論破壊を誓って統一教会からの補助金で大学院に進学したDr. Jonathan Wellsである。

==>統一教会信者 Jonathan Wells (2006/06/28)

ということで、早速、特設サイトで読める部分のうち、まえがきと第1章の間にあるTHE MEANINGS OF “Evolution”という、この本での進化論の扱いを書いた部分を読んでみた。

THE MEANINGS OF “Evolution” 進化の意味

Some meanings of “evolution” are uncontroversial, such as that organisms have changed over time, that organisms can adapt to changing environmental conditions, or that gene frequencies may vary in a population. If this is all that evolution meant, the general public would leave it well enough alone. Thus, when school boards and biology teachers must answer what they are teaching about biological origins, they often provide an innocuous version of evolution: Of course you believe that organisms have changed over time...Surely you’ve heard of bacteria developing antibiotic resistance...This is evolution in action.

生物が時間を経て変化することや、生物が変化する環境に適応できることや、集団内での遺伝子比率が変化することなど、進化の幾つかの意味については異論はない。これらが進化論の意味するすべてであれば、一般大衆は別に気にしないだろう。従って、学区教育委員会と生物教師は生物の起源について何を教えているか答えないといけなくなると、進化のイノセンスなバージョンを語る。もちろん、君たちは生物が時間を経て変化することを信じる。もちろん、バクテリアが抗生抵抗を高める話を聞くだろう。これが進行中の進化だ。

Such depictions of evolution may alleviate public fears and sidestep controversy, but only for the moment. In fact, they hide what is really at stake in the debate over evolution. Bacteria developing antibiotic resistance do indeed exemplify evolution in action. But this is small-scale evolution (microevolution), which no one disputes and which is irrelevant to the really big claims of evolutionary biology.

そのような進化の描写は、一般大衆の恐怖を軽減し、論争を回避できるかもしれない。しかし、それはほんの一時のことだ。事実、彼らは進化についての論争で本当に危ういところを隠している。抗生抵抗を高める細菌は、本当に進行中の進化を証明する。しかし、これは小規模な進化たる小進化であり、誰も異議をとなえず、進化生物学の本当の大きな主張とは無関係である。


Evolutionary biology makes two big claims:
進化の生物学は、2つの大きい主張をする：

1. The bacteria that develop antibiotic resistance and you, the human whose immune system cannot fend off the bacteria, are, along with all other organisms, descendents from a common ancestor in the distant past; and

抗生抵抗を高めた細菌と、免疫系で細菌を防御できない人間である君は、他のすべての生物と同じく、はるかなる過去の共通祖先の子孫であり、

2. The process that brought the bacteria and all other organisms into existence by descent from a common ancestor operates by chance and necessity and thus without any discernible plan or purpose.

共通祖先からの系統によって細菌やすべての生物を存在させた過程は、偶然と必然によって働き、従って、いかなる識別可能な計画や目的なしに進んだ。

The first of these is a claim about natural history and is known as “common descent” or “universal common ancestry.” According to it, there is a common ancestor to which all living organisms trace their lineage. The second asserts that evolutionary change proceeds by purely material mechanisms and thus requires no intelligent guidance. Intelligence, on this view, is a product of evolution rather than something that guides it.

これらのうち第1の主張は、自然史についての主張であり、共通祖先として知られるものである。これによれば、すべての生物の血統をたどっていける共通祖先がいることになる。第2は進化的変化は純粋に物質的メカニズムによって進行し、従ってインテリジェントな導きを必要としないという主張である。この見方では、インテリジェンスは進化の産物であって、進化を導くものではない。

These twin pillars of evolutionary biology may rightly be credited to Charles Darwin. In proposing his mechanism of natural selection acting on random variations, Darwin seemed to remove any need for intelligence in accounting for biological systems. Instead, he made chance (in the form of random variations) the raw material for biological innovation, and necessity (in the form of natural selection) the driving force that separates among those variations, preserving organisms whose variations confer reproductive advantage while eliminating the rest.

これら進化生物学の2本柱は、正しくチャールズダーウィンの功績だろう。ランダムな突然変異に自然選択が働くというメカニズムを提唱するにあたって、ダーウィンは生物システムの説明からインテリジェンスの必要性を除外したように見える。そのかわりに、ダーウィンはランダムな変化という形で、生物学的イノベーションの純素材として偶然を、自然選択という形の必然を変異を分別し、繁殖に有利な変異を保存し、それ以外を除外するという選択する力として、導入した。

This is the Darwinian mechanism of evolutionary change, and most biologists look to some version of it to explain biological diversification and to justify the first of Darwin’s pillars, common descent. For instance, University of Chicago evolutionary geneticist Jerry Coyne writes, There is only one going theory of evolution, and it is this: organisms evolved gradually over time and split into different species, and the main engine of evolutionary change was natural selection. Sure, some details of these processes are unsettled, but there is no argument among biologists about the main claims. . . . [W]hile mutations occur by chance, natural selection, which builds complex bodies by saving the most adaptive mutations, emphatically does not. Like all species, man is a product of both chance and lawfulness. [“Don’t Know Much Biology,” June 6, 2007, www.edge.org]

これが進化的変化のダーウィンのメカニズムであり、その何らかのバージョンを、大半の生物学者が、生物学的多様性を説明し、ダーウィンの第1の柱を正当化するために見ている。たとえば、University of Chicagoの進化遺伝学者Jerry Coyneは「進化論はただひとつ機能している理論である。そして、進化論とは次のようなものだ。生物は時間を経て進化し、異なる種に分化し、進化的変化の主たる原動力は自然選択である。確かに、これらの過程の詳細は未解決だが、生物学者において、この主たる主張に対する異論はない。突然変異が偶然に起きるが、最も適応した変異を生き残らせることで複雑な体を構築する自然選択は、偶然ではない。他のすべての種と同じく、人間は偶然と自然法則の産物なのである」と。

Throughout this book, we use the terms “evolution” and “Darwinism” interchangeably to denote this view of evolution.

この本では、我々はこのような進化の見方を意味するために、進化ではなくダーウィニズムという言葉を使う。

非常に明確に、インテリジェントデザインのポジションが記述されている。

• 抗生耐性細菌は小進化であって、進化ではない
  
• 進化論の2本柱は、共通祖先および「ランダムな突然変異という偶然と、自然選択という必然によって進み、インテリジェンスの介入がないこと」である。
  
• そのような進化の見方をダーウィニズムと呼ぶ
  

この"Design of Life"は、もはやインテリジェントデザインであることを隠さない。そして宗教の概念たる「計画・目的・インテリジェンスの介入」へ言及する。


これからすると、第1章以降では、通常の進化生物学に対して敵対的記述に満ちていそうである。ということで、おいおい特設サイトで読める範囲、および特設サイトのコンテンツを見ていくことにする。

また、Panda's Thumbに批判エントリがポストされたら、それも紹介していくことにする。

NFL定理で進化はないと証明する挑戦を続けるDembski

インテリジェントデザイン理論家Dr. William Dembskiは、遺伝的アルゴリズムについてのNFL定理を使って、進化シミュレーションがこっそり情報を持ち込んでいて、進化できるかのような結論を出しているのだと数学的に証明しようとしている。が、いまのところNFL定理を間違って使っていて、正しい証明をしたことはない。そして、Dr. William Dembskiは、何度目かの挑戦を始めたようだ。

==> R. Marks and W. Dembski. Conservation of Information in Search: Measuring the Cost of Success

これを、数学者E. Tellgrenが斬っている[TalkReason, via Panda's Thumb]。

Comments on active information
By E. Tellgren

William Dembski has been one of the most influential contributors to the Intelligent Design (ID) movement. Among other things, his work has added the terms specified information, specified complexity, and complex specified information to the basic vocabulary of the ID movement. These terms are all directly related to the logarithms of special types of probabilities, e.g. the probability of a pattern of interest given that it was produced in some way that excludes the foresight and guidance of an intelligent agent.

William Dembskiはインテリジェントデザイン運動の最有力の貢献者のひとりである。とりわけ彼の成果は、指定された情報や指定された複雑さや複雑で指定された情報はインテイジェントデザイン運動の基礎用語を加えたことである。これらの用語はすべて、関心対象のパターンの、インテリジェントエージェントによる予見および指導を除外した形で生成確率のような、確率の特殊形式の対数表現である。

In a recent draft manuscript, Dembski and his coauthor Marks extend the vocabulary with three new terms [1]: endogenous information, exogenous information, and active information. They consider as given a search space and a fixed subset, called a target, that makes up some fraction p_s of the search space. An issue of interest to them is how to measure how well a search algorithm [2] exploits the structure of the search problem. Two possible candidates are the probability p that a search algorithm is successful and the ratio p/p_s. Readers of Dembski's previous writings will not be surprised to discover that Marks and Dembski prefer to log-transform their probabilities and rename them 'information'. In equations, their definitions are

最近の草稿で、Dembskiと共著者Marksは新たに3つの用語を加えた[1]。すなわち、endogenous infromation(内在情報)とexogenous infromation(外生情報)とActive Infromation(能動情報)である。所与の探索空間と、探索空間のp_sを構成するターゲットと呼ぶ固定された部分集合として考えられている。彼らにとっての関心事は、探索アルゴリズムが探索問題の構造をどれだけうまく活用しているかを計測する方法である。その考えられる候補は2つで、探索アルゴリズムが成功する確率pと、その比p/p_sである。Dembskiの前の文献を読んだことがないと、Marks and Dembskiが確率を対数形式に書いて、これを情報と呼ぶことに驚くかもしれない。方程式上の定義は以下のとおり：

endogenous information = -log(p_s),
exogenous information = -log₂(p),
active information = -log₂(p_s/p).

(More generally, it is indicated that p_s can be replaced by the probability that some reference algorithm finds the target. Since the draft manuscript focuses on the case when p_s is the fraction of points in the target, I will do the same.) It sounds a little less strange to say that active information has to come from a programmer than it does to say the same of a probability value larger than ps. We are more prone to reify something called 'information' and expect it to come from somewhere in particular than to doing the same for a probability or a probability ratio. For a given search problem, the three types of information typically have a rather mundane origin. They typically arise from the formulation of the search problem. If the formulation of the search problem is informative enough to enable us to estimate the size of the target, then it usually also implies something about which regions of the search space that are likely to be in the target and which search algorithms are most efficient. Of course, Marks and Dembski are not only concerned with the mere mathematical existence of successful search algorithms, they also want to imply something about how such search algorithms are implemented or realized. Naturally, for those search algorithms that are implemented in man-made computers, human programmers tend to play a central role. Even in this case, however, a large ratio p/ps cannot be entirely attributed to the intrinsic creativity and cleverness of a human programmer. In practice, programmers learn from each other and from experience, and many algorithms are directly inspired by observations of nature. Examples include simulated annealing, genetic algorithms, swarm optimization, etc. To the extent that search problems, targets and large ratios p/ps also arise in nature (e.g. minimization of free energy in thermodynamic systems or maximization of reproductive success in evolving biological populations), a different answer seems to be required. For one thing it is implausible to think that a human programmer had the means and opportunity to be involved. Additionally, any process that is capable of reaching a long-lived equilibrium or stationary state can be viewed as optimizing something (e.g. minimizing a function that describes the rate of change squared or the distance to the equilbrium state).

（より一般的には、p_sは何らかの参照アルゴリズムがターゲットを探索する確率と置き換えることできることが示せる。草稿が、p_sがターゲットの中の点であるケースに注目しているので、私も同様にするだろう。）能動情報がプログラマに起因するものだと言う方が、p_sよりも大きい値の確率と同じというよりも奇異ではないかもしれない。情報と呼ばれるものを具体化し、特定の場所から来ると期待する方が、確率や確率比に対して同様なことをするより考えやすいだろう。所与の探索問題では、3つのタイプの情報の起源は、一般的にありふれている。それらの情報は典型的には、探索問題の構造を起源とする。もし、探索問題の構造が、ターゲットの大きさを推定できるに足る情報を持っていれば、それは、探索空間のどの領域がターゲットにあるかとか、どの探索アルゴリズムが最も効率が高いかについて何らかの示唆を与える。もちろん、Marks and Dembskiは、成功する探索アルゴリズムの数学的存在のみ関わっているわけではなく、そのような探索アルゴリズムがどのように実装あるいは実現されるかについて、何らかの示唆を得たがっている。人間が作ったコンピュータに実装された探索アルゴリズムに対しては、人間のプログラマが中心的役割を担うことが多い。そのような例でも、しかしながら、p/p_sの大きな比は内在的創造性や人間のプログラマの賢さだけで実現されるものだとは言えない。実際には、プログラマたちは互いに学びあい、経験から学び、多くのアルゴリズムは自然界の観察に直にインスパイヤされている。その例には、シミュレーテッドアニーリングや遺伝的アルゴリズムは群最適化などがある。自然界に起こる探索問題やターゲットや大きなp/p_sの大きな比を拡張するには（熱力学系における自由エネルギーの最小化や進化する生物集団における生殖成功の最大化など）、違った答えが必要と思われる。人間のプログラマに手段と機会が含まれていたと考えるのは、信じがたい。さらに、長期平衡状態や静的状態に到達することが可能な過程は、最適化されたものと見ることができる（変化率の二乗あるいは平衡状態までの距離を記述する関数を最小化するなど）。

Because of the use of information terminology and the appeal to the Maximum Entropy (MaxEnt) principle, it is interesting to compare Marks and Dembski's work to older work within the MaxEnt tradition. It has been shown that the MaxEnt principle can be used as a framework to derive the optimal way to distribute search efforts over different cells of a search space [3]. Although the motivation and assumptions behind that work are different, it is similar in that it led to definitions of quantities measuring the amount of prior knowledge about the target and the amount of knowledge utilized during the search. These measures are, in different ways, both more general and more restricted than Marks and Dembski's measures. They are much more general because there is no restriction to uniform probability and complete lack of knowledge about the target location. They are more restricted in that they presuppose that the target consists of a single point. In the special case of uniform probability and a single-point target, they differ only by trivial additive constants from the endogenous and exogenous information. However, the older measures are directly related to optimal distribution of search efforts and therefore have a clearer meaning and significance. In comparison, it is less clear which questions Marks and Dembski's three quantities can answer.

情報用語の使用および最大エントロピー原則へのアピールにより、Marks and Dembskiの成果を、最大エントロピー原則の過去の文献と比較するの面白い。最大エントロピー原則は、最適に探索空間の異なるセルへの探索の分配を導出するフレームワークとして使える[3]。Marks and Dembskiの成果の背後にある動機と仮定は違っているが、その仕事の背後の動機と見せかけが異なるが、それがターゲットについて事前知識量および探索中に利用される知識量を測定する指標の定義を導出するという点で類似している。これらの測定指標は違った意味で、Marks and Dembskiの指標よりも、一般的であり、かつ制限的である。それらは、一様確率について制限がなく、ターゲットの位置についての知識がまったくないので、はるかに一般的である。ターゲットが1点であることを前提にするという点で、より制限的である。一様確率およびターゲットが1点であるという特殊例では、内在情報と外生情報のトリビアルな付加定数だけの違いになる。しかし、従来の指標は探索の最適分配に直に関連しており、従ってより明確な意味と重要性を持つ。これに対して、Marks and Dembskiの3つの量が答えることのできるものは不明確である。

On another note, Marks and Dembski are mistaken when they refer to Wolpert and Macready's original No-Free-Lunch (NFL) theorem as if it were directly applicable also to the situation they are analyzing. In the current version of their draft, Marks and Dembski stipulate that (a) the target makes up some fixed fraction ps of the search space and (b) no other assumptions about the search problem are to be made. The NFL scenario analyzed by Wolpert and Macready [4] differs in that stipulation (a) is not made. When one makes use of the Principle of Insufficient Reason or the MaxEnt principle to determine a Bayesian prior, it is important to be clear about what, precisely, it is that is totally unknown. In the NFL scenario it is a cost/objective/fitness function f defined on the search space that is taken to be totally unknown. Performance is evaluated as an average over all mathematically possible functions. If one wishes to define a target it must be defined in terms of the totally unknown function f, e.g. as the region {x | f(x) > c} of the search space with function values larger than some threshold c for what is satisficingly good. For some functions such a target is very small, for other functions it is very large (an example is the function which assigns the maximum value to every search space point). Because all functions contribute, the NFL-averaged performance will include contributions targets of varying sizes, in contrast to the scenario analyzed by Marks and Dembski. Arriving at the target in the NFL scenario is not prohibitively hard, not even for random i.i.d. sampling [5].

もうひとつ注意する点は、Marks and Dembskiが、Wolpert and MacreadyのオリジナルのNo-Free-Lunch (NFL)定理を、彼らが分析している状況に直に適用可能だとしていることが、間違いだということである。現時点の草稿で、Marks and Dembskiは (a)ターゲットが探索空間の固定された部分p_sを構成していて、(b) 探索問題について他に作りうる仮定がないと規定している。Wolpert and Macready [4]が分析したNFLシナリオは規定(a)がないという点で違っている。理由不十分原理や最大エントロピー原則を使って、ベイジアンを予め定めようとするなら、何をまったく未知を正確に明確化することが重要である。NFLシナリオでは、コスト/目的/フィットネス関数fが、まったく未知の探索空間の上で定義される。数学的にありうるすべての関数の平均としてパフォーマンスが評価される。ターゲットを定義したいなら、完全に未知の関数f（たとえば、探索空間の領域{x | f(x) > c}と、関数値がそれ以上なら良いとする閾値cを定義しなければならない。ある関数はターゲットが非常に小さく、他の関数は非常に大きい（たとえば、探索空間のすべての点で最大値をとる関数）。Marks and Dembskiが分析したシナリオと違って、あらゆる関数が寄与するので、パフォーマンスのNFL平均は、大きさが変化するターゲットの寄与分も含まれる。NFLシナリオのターゲットに到達するのは、非常に困難というわけでもないし、それはランダムi.i.d.サンプリングにとっても同様である[5]。

In some ways the mistake is not very serious. They don't really need the original NFL results for their own conclusions. Moreover, a generalization of the NFL theorem to the situation when the function is known to belong to a special class of functions (which is closed under permutation of the search space) is applicable to their own scenario [6]. If the function to be sampled is known to assign satisficing values to a fraction p_s of the search space, but is otherwise totally unknown, then both stipulations (a) and (b) are respected and the generalized NFL theorem is applicable.

いくつかの点で、間違いはあまり深刻ではない。Marks and Dembskiの結論のためには、オリジナルのNFLの結果は本当は必要ではない。さらに、関数が特別なクラスの関数（探索空間の順列のもとに閉じている）に属していることがわかっているときに対して、NLF定理の一般化は、彼らのシナリオに適用可能である[6]。サンプルされる関数が探索空間の部分_sを満たす値を持つことが既知ではなく、まったく未知であれば、規定(a)と(b)は考慮され、一般化NFL定理は適用可能となる。

What makes the difference between the NFL scenario and Marks and Dembski's stipulations significant is the far-reaching conclusions inspired by the latter. They write [1]:

NFLシナリオとMarks and Dembskiの規定の違いによって生じる重大な違いは、後者によってインスパイアされる広範囲の結論である。彼らは次のように書いている[1]：

"To have integrity, all search algorithms, especially computer simulations of evolutionary search, should make explicit (1) a numerical measure of the difficulty of the problem to be solved, i.e., the endogenous information, and (2) a numerical measure of the amount of problem-specific information resident in the search algorithm, i.e., the active information."

完全性を実現するために、特に進化探索のコンピュータシミュレーションは、(1) 解くべき問題の難しさの数値的指標、たとえば内在情報と、(2) 探索アルゴリズムにある問題依存の情報量の指標、たとえば能動情報の数値指標をあらわに算出すべきである。

While there is nothing unreasonable about the general idea of quantifying problem difficulty and problem-specific information, the particular assumptions Marks and Dembski rely on are neither realistic enough nor general enough to become some sort of integrity requirement. The assumptions (a) and (b) correspond to the NFL scenario with an extra restriction of the function to be sampled. Why is the NFL scenario with this extra knowledge a privileged set of assumptions? Why give knowledge of the target size special treatment compared to, say, knowledge about the smoothness of the function? In reply to criticism of Dembski's older work on the basis that real-world fitness functions exhibit clustering of similar values, Marks and Dembski claim that taking such knowledge into account is to commit the crime of smuggling in unwarranted assumptions [7]. Given that, it seems that they are equally guilty in smuggling in an unwarranted assumption about the target size. Without the target size assumption (a) smuggled in, the NFL scenario is so benign that any search algorithm, random i.i.d. sampling included, is reasonably effective [5]. A characteristic of hard search problems is that the difficulty grows fast with the size of the search space. In contrast, the NFL-averaged performance is (almost completely) independent of the size of the search space. If this is counter-intuitive, it is only because the original NFL theorem is a formal version of the problem of induction, whereas the real-world search problems we build our experience and intution on seem to come from domains that enable inductive learning and generalizations.

問題の難しさと問題依存情報を定量化するという一般的な考え方には何ら不合理なことはない。しかし、Marks and Dembskiが頼る特定の仮定は、完全性条件となるには、現実性と一般性ともに不足である。NFLシナリオに対応する仮定(a)と(b)はサンプルされる関数の余分な制限を持たせている。この余分な知識を加えたNFLシナリオが、仮定の特権的なセットなのか？何故、ターゲットサイズの情報を与えることが、関数のなめらかさについて情報に比べて、特別な扱いとなるのか？現実世界のフィットネス関数は似たような値のクラスタリングなることに基礎をおく、Dembskiの過去の文献への批判にこたえて、Marks and Dembskiは、そのような情報を入れることは、保証されない仮定をこっそり持ち込む犯罪を犯すことだと主張している[7]。そうだとするなら、彼らもまた、ターゲットサイズについての保証されない仮定をこっそり持ち込むという同じ罪を犯している。ターゲットサイズについての仮定(a)を持ち込まないなら、NFLシナリオは、どのような探索アルゴリズム（ランダムi.i.dサンプリングを含む）も、かなり効果的だという穏健なものになる[5]。難しい探索問題の特徴は、探索空間のサイズとともに難しくなることである。これに対して、NFL平均パフォーマンスは（ほぼ完全に）探索空間のサイズに依存しない。これが直観に反しているのは、NFL定理が帰納問題の公式バージョンであるのに対して、我々が経験と直観を構築する現実世界の探索問題が、帰納的学習と一般化を可能とするドメインから産物であるからだ。

Acknowledgement: Thanks to Pete Dunkelberg for commenting on earlier versions.

References and notes:

[1] R. Marks and W. Dembski. Conservation of Information in Search: Measuring the Cost of Success, http://web.ecs.baylor.edu/faculty/marks/T/ActiveInfo.pdf, accessed September 19, 2007.

[2] Note that, following Wolpert and Macready and others, a search algorithm in this context is just a sampling distribution of the type P(next sampling point | data about previously sampled points). This differs a bit from the more common notion of an algorithm as a list of instructions, input to a Turing machine, or an implementation in a programming language.

[3] E. T. Jaynes. Entropy and Search-Theory, 1985. Available online at http://bayes.wustl.edu/etj/articles/search.pdf (Note that Jaynes frequently referred to MaxEnt Bayesianism as 'information theory' and to work within this tradition as 'information-theoretic'. This is different from both Shannon's information theory and algorithmic information theory.)

[4] D. H. Wolpert and W. G. Macready. No free lunch theorems for optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1):67-82, 1997.

[5] T. M. English. Optimization is easy and learning is hard in the typical function. In Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation CEC00, p. 924-931, July 2000. IEEE Press. Available online at http://citeseer.ist.psu.edu/english00optimization.html

創造論者の主張「意識は進化論では説明できない」を主張する反進化論な数学者Sewell

反進化論なポエムを語る数学者Granville Sewellが、またDembskiと仲間たちのブログUncommon Descentにエントリをアップした。もちろん、なかみは、陳腐な「創造論者の主張」である：

The biggest problem of all with Darwinism, in my opinion, is one that is almost never discussed by either side. In my Dec 2005 American Spectator article (updated version here) I tried to express the problem as follows: “When you ask [the modern scientist] how a mechanical process such as natural selection could cause human consciousness to arise out of inanimate matter, he says, ‘human consciousness ? what’s that?’ And he talks about human evolution as if he were an outside observer, and never seems to wonder how he got inside one of the animals he is studying.”

ダーウィニズム最大の問題は、私の考えでは、両サイドでほとんど論じられないものだ。私の2005年12月のAmerican Spectatorの記事で、私はこの問題を次のように表現した。「無生物な物質から、自然選択のような機械論的過程によってどのように、人間の意識が生じたかを、現代科学者に問えば、こう答えるだろうと。『人間の意識。それは何か？」と。そして、現代科学者は外部の観測者であるかのように人間の進化を語るが、決して自分が、研究対象の動物のひとつの中にいるのかを疑問に思うことはないようだ」

[
Granville Sewell: "Darwinism’s biggest (and least discussed) problem" (2007/10/31) on Uncommon Descent]

「両サイドでほとんど論じられないもの」だそうだが、実際には既出の極みであり、TalkOrigins.OrgにあるMark Isaakによる創造論者の主張リストに収録済みのネタ。代表例はインテリジェントデザインの父たる法学者Phillip Johnsonが1990年に、Religious Rightな専門誌First Thingに執筆したもの。

Claim CB400: Evolution cannot explain consciousness or free will.
進化論は意識あるいは自由意志を説明できない

Source:
Johnson, Phillip, 1990. Evolution as dogma: The establishment of naturalism. First Things, Oct. 1990, 15-22. http://www.arn.org/docs/johnson/pjdogma1.htm

Response:

1. This is an argument from ignorance. Not knowing an explanation does not mean an explanation is impossible. And since we are barely beginning to understand what consciousness is, it is not surprising that we would not have its origin worked out yet.
   これは"無知からの論"(Argument from ignorance)である。説明を知らないことは、説明できないことを意味しない。意識が何たるかの理解は端緒についたばかりであり、その起源を解明していないとしても驚くことではない。
   
   In fact, preliminary explanations for the origin of consciousness have been proposed, although they are too complicated to try to summarize here (see Dennett 1991 and Minsky 1985). Much more experimentation and refinement is needed before we have a full-fledged theory of the origin of consciousness, but we have more than enough to know that such a theory is possible.
   実際、意識の起源についての初期的説明は提案されている。ただし、それは複雑すぎるので、ここで簡潔には紹介できない。意識の起源についての完成された理論を手にする前に、多くの実験と改良が必要である。しかし、我々はそのような理論が可能だという以上のことを既に知っている。
   
   
2. A factor that likely contributes to the claim of consciousness's inexplicability is the fact that many people do not want a naturalistic explanation of consciousness, since a natural consciousness does not fit easily with a divine soul. This threatens people's desire for a divine origin and immortality (but see Dennett 1991, 430, for immortality of a naturalistic consciousness). An examination of this point alone could fill a book. However, suffice it to say,
   意識を説明できないという主張に寄与する要因は、多くの人々が意識についての自然主義的説明を望まないという事実である。これは自然な意識が、神による魂と容易に整合しないことによる。このことが、魂が神を起源とすることと、その不死性への人々の渇望を脅かす。これについての説明だけで本1冊になってしまう。しかし、次のように指摘するだけで十分だろう：
   
   
   • There is much evidence -- from genetic predispositions of behavior and personality, from brain injury studies, from brain imaging of healthy people -- that consciousness is naturalistic now. A natural origin would not matter much beyond that.
     遺伝子の性質や挙動および個性から、脳損傷研究から、および健康な人々の脳のイメージングからなど、意識は自然主義的であることの証拠は多くある。その自然な起源は、それ以上に重要ではない。
     
   • What we want has no bearing on what really is.
     我々が望もことと、何が本当かは関係がない。

References:
Dennett, Daniel C., 1991. Consciousness Explained. Boston: Little, Brown and Company.
Minsky, M., 1985. The Society of Mind. New York: Simon & Schuster.

ネタとしては、やっと解明に向かい始めた段階。確かに、"God of the gaps"論を展開する場所としては、よい場所ではある。しかし、所詮は「科学で解明できないことは神様のせいなのさ」という詭弁"God of the gaps"論でしかない。



Granville Sewell関連エントリ

ふたたび数学者Sewellがポエムな反進化を語る (2007/09/23)
創造論者の予言 (2007/07/30)
Jason Rosenhouseの「IDと創造論に何か重要な違いがあるか」(2006/09/11)
創造論的熱力学第2法則とは？ (2006/05/05)

"指定された複雑さ"をトランプのアナロジーで説明しようとして失敗したUncommon DescentのBarryA

Dembskiと仲間たちのブログUncommon DescentのBarryAが、Dembskiの概念であるSpecified Complexity(指定された複雑さ＝自然法則でも偶然でも説明できない意味ありげなもの）を解説しようとして、トランプを持ち出した。

... We were playing five card poker with no draws after the deal. On the first hand I delt myself a royal flush in spades. Eyebrows were raised, but no one objected. On the second hand I delt myself a royal flush in spades, as well as every hand all the way through the 13th.

When my friends objected I said, "Lookit, your intuition has led you astray, You are infering design — that is to say that I’m cheating — simply on the basis of the low probability of this sequence of events. ...

ドローしない5枚のカードのポーカーをしていた。私は1回目に、スペードのロイヤルフラッシュを引き当てた。そして、続けて13回、スペードのロイヤルフラッシュを引き当て続けた。
これをズルしたという友人に対して、「それは誤った論だ。現象の確率の小ささだけを根拠に、デザインを推論している...
[BarryA: "Low Probability is Only Half of Specified Complexity" (2007/10/31) on Uncommon Descent]

というの流れ、BarryAは"Specification"を説明しようとした。

しかし、モデレートされていて敵対コメントが載らないはずのコメント欄は、最初から敵対的：

1 ReligionProf 10/31/2007 10:13

This analogy will only convince people who want to believe it. It poorly matches the biological realities, in which there would only be four kinds of cards in the deck, and advantageous hands (combinations of three cards) would be preserved into the next shuffle. ...
このアナロジーは、それを信じたい人々を納得させるだけ。それは4種類のカードがデッキにあるだけで、生物学的現実に十分にマッチしていない。さらに有利な手（3枚のカードの組合せ）は次のシャッフルでも残っているかもしれない。 ...

2 Mickey Bitsko 10/31/2007 11:30

I still say that the deck of cards analogy doesn’t work because it requires pattern recognition that is not available to all observers. Understand, I’m not arguing against the concept of CSI itself. For someone who’s never seen a deck of cards, and who has no knowledge of the rules (or even the existence) of poker, the concept of a straight flush is meaningless and for that observer, the strict rules of probability–that any five-card hand is no more improbable than any other–will rule. In this case, the precise specification is arbitrary and a matter of foreknowledge, so the construction is necessarily tautological.

すべての観測者がわかっているわけではないパターン認識が必要なので、このカードデッキのアナロジーは使えない。私はCSIの概念自体に反対しているわけではない。カードデッキを見たことがなくて、ポーカーのルールを知らないか、そもそもルールがあることすら知らない人にとっては、ストレートフラッシュは何の意味もない。観測者にとって、5枚のカードの並びの確率は同じだという厳密な確率のルールがルールだということになる。このとき、正確な"specification"は任意であり、事前情報の問題となる。このアナロジーの構築は、必然的にトートロジーになる。

これに対して、BarryAは2007/10/31 12:03に"methinks it is like a weasel"の例を持ち出すのだが...

7 Mickey Bitsko 10/31/2007 12:24

If I were to encounter the text string you give as an example, I would first consider context. For example if someone handed me a piece of paper with it written on it, I would infer that some sort of meaning were involved and proceed to try and discover it. There is no practical situation I can think of where I wouldn’t wonder about the meaning, in fact. In similar fashion, if I were ignorant of the existence of playing cards and their use, I would probably infer some purpose, but have no way of knowing what it might be. Thus if I were to turn over the first five cards and they formed a royal flush, I would have no way of knowing whether or not the pattern was significant, or just the result of random ordering. This is fundamentally different from your cryptographic example, and provides further support that the playing card analogy doesn’t work.

BarryAが例として挙げたテキスト文字列を見たなら、コンテキストをまず考えるだろう。たとえば、誰かが書いた手紙を私に渡したなら、私はある種の意味が含まれていると推測して、それを発見しようとするだろう。意味について悩むような状況は実際にはないだろう。同様に、私がカードとその使用法を知らないなら、私は何らかの目的を推論するだろうが、それが何であるかを知る方法がないだろう。5枚のカードを裏返して、ロイヤルフラッシュになっていたとしても、それが特別なパターンなのか、ランダムな並びなのかを知る方法がない。これが文字列の例との根本的な違いであり、カードのアナロジーが使えないことを示している。

つまり、前提知識なしに、デザインを推論できないという、デザイン推論の基本的問題を指摘してしまっている。文字列についても、「英語」という前提知識なしには、意味はわからない。

これに対して、BarryAは有効な解説ができなずに、矢と標的のアナロジーに流れたあと、再度説明を試みる。

15 BarryA 10/31/2007 14:11
10/31/ 2007

...
In my example, assume a non-card player is sitting at the table. The fact that he does not understand that I cheated and that my cheating was obvious to someone who understands the game ...
In other words, both the complexity and the specification exist independently of any observer’s ability to see them.

私の例では、カードをプレイしない人がテーブルについていると仮定する。その人は私がズルしていることを理解していないが、ゲームがわかっている誰かには私のズルが明らかになっていることだけは、理解している。...
言い換えると、複雑と指定は、観測者の能力と独立に存在する。

なにやら無理なロジックを持ち出したBarryAだが、これだと別の知識「ズルだと判断しているプレイヤー」が必要になる。

そして：

16 Patrick 10/31/2007 14:15

Obviously I agree completely that the CSI exists independently but that still would not prevent the non-card player from making a false negative using formalized design detection, would it? ...

明らかにCSIが独立して存在すると認めるが、カードをプレイしない人がデザイン検出方法を使って、"false negative"（誤ってパターンなし）な判断を防げないことに同意するね？

に対して、BarryAは

17 BarryA 10/31/2007 14:36

Agreed, but I understood Mickey to be making a different point than that a false negative is possible if there is insufficient information. I understood him to be saying that unless, in his words, “all observers” understand the pattern, no design inference can be made. This is, as I stated, simply not the case. ...

同意する。しかし、十分な情報がなければ、"false negative"になることと違う点をMickeyが述べていると理解している。彼が「すべての観測者がパターンを理解しないと、デザイン推論できない」と言っているのでない限り。それは正しくない。

結局、前提情報がないとデザイン推論できないことを認めてしまった。

このあともコメントは続くが、カードデッキのアナロジーが成立することを、BarryAはコメンタたちに納得させることはできないまま...