Weaselution

Inteligentne lekcje obiekt designerski - kwestie pokazują evolution jako złożoność rośnie

Program Łasica Richarda Dawkinsa demonstruje ewolucyjny procesów losowych zmienność w połączeniu z nielosowy kumulatywnego doboru. Twierdząc, że wystarczająco dużo czasu, niewielkie stopniowe zmiany kodu genetycznego produkcji skomplikowanych systemów. Jest to uproszczenie w oparciu o "nieskończonej małpiej twierdzenia"; podane nieskończony czas, małpa i maszyna do pisania może ostatecznie stworzyć wszystkie dzieła Szekspira. Program Łasica wydobywa niewielki zwrot z Hamleta: "Wydaje mi się to jest jak łasica" jako ewolucyjnej frazy docelowej. Zaczyna się wybierając losowo sekwencji 28 listy, powiela się kilkakrotnie, ale z przypadek z "mutacja". Program analizuje zmutowanych zwrotów, z 'potomstwo' oryginalnej frazy, i wybiera ten, który najbardziej przypomina cel, methinks jest jak łasica.

Weaselution mechanizes to i rozszerza się na nim - co pozwala tworzyć własne założenia ewolucyjne. Można eksperymentować z liczbą potomstwa, stawek mutacji zdaniu docelowego i najważniejsze, złożoność wymaganych do wyboru.

W programie kolumnowe Dawkinsa, każda postać, która dopasowuje cel jest uważana za świadczenie i natychmiast wybrany do następnego pokolenia. W rzeczywistości sytuacja jest bardziej złożona - częściowo ewoluowała cechą byłoby żadnej korzyści; tak, że częściowe funkcja ma większe szanse, że zostanie wybrany niż jakikolwiek inny i będzie "przechodzą out '. Bardziej prawidłowa analogia jest, że kompletne słowa muszą być użyteczne i wybrany do następnego pokolenia. Weaselution pokazuje wpływ złożoności, pozwalając, aby wybrać jeden z 4 trybów Złożoność:

Tryb 1: none - każdy cel dopasowanie frazy pismo przyjmowana jest wybierana przez naturę. Ale dlaczego niedokończone słowo ma żadnego selectability? Niektóre złożoność jest wymagane dla funkcji być wybierane, tak jak trzeba co najmniej słowo ma znaczenie.

Tryb 4: całe słowo - zakłada potrzebne jest pewne złożoności. Na coś być wybrana (lepszej sprawności) ma wykonywać funkcję. To jest symulowane przez nie pozwalając słowo zostać wybrany, dopóki całe słowo jest na swoim miejscu. MELDINLS zdobył jako 0, gdyż całe słowo nie jest kompletna. Methinks zdobył jako 8, ponieważ całe słowo jest zakończone. To znacznie zwiększa szanse, że słowo przechodzą zanim może zostać wybrany.

Tryb 2: Złożoność z otoczkowanie / stałej pozycji - Wspólne polemizuje z nieredukowalnej złożoności jest to, że zakłada, że ​​składniki są bezużyteczne na własną rękę. W ewolucyjnego modelu, elementy podrzędne dużych zespołów mogą wykonywać inne zadania, stąd są one wybierane. Modele Weaselution tego pojęcia w tym trybie. Funkcje złożone (dłuższe słowa naszego SIM) składają się z mniejszych, mniej skomplikowanych funkcji (krótszy słów). Na przykład: methinks pod słowami: Ja, cienkie, w, myśli, ja, tusz, myślę. Wykorzystuje ona zasadę, że mniejsze słowa musi istnieć w Hamlecie należy uznać za ważne podsłowo. (The Weaselution zawiera wszystkie Hamleta i weryfikuje subwords istnieją w tej pracy). Tryb ten zawiera ważną oszustwo - niższe słowa są zmuszone do prawidłowego położenia w większej słowa. Przykład: w methinks: Me ------ nie --- --- Me

Tryb 3: Weaselution Demo 4: Złożoność z otoczkowanie / stanowiska nieokreślony. Takie same, jak w trybie 2, z pozycji podsłowo nie jest z góry określony. Podsłowo może być wybrany, ale jest w złym stanie stworzyć większy słowo. Subwords muszą zebrać się w odpowiedniej kolejności przez przypadek.

Użyj analogię Weaselution do wykazania zwarć wchodzących Evolution. Może on być stosowany jako skuteczny przepraszającym narzędzia inteligentnej konstrukcji. Szczególnie jeśli wziąć pod uwagę uproszczenie HAMLET w stosunku do życia. Na przykład średnia ma 5 liter słowa, to wytwarza się w 1 10000000 szanse wszystkie litery w miejsce jednocześnie. Najmniejszy białek, insuliny, ma z 51 aminokwasów, ten produkuje jeden w 10 ^ 66 szans na zmontowanie przydatnych białka przez przypadek.