Bayesisk sannsynlighet og intelligent design: En nybegynnerguide
14. november 2025. Oversatt herfra; Episode2135; Med Andrew McDiarmid;

Gjest:Jonathan McLatchie; Varighet lydfil: 28m:30 . [kursiv, understreket og [kommentarer} -ved oversetter.}

Hvis uttrykket "bayesisk kalkulus" gir deg lyst til å søke tilflukt, er du ikke alene! bayesisk logikk kan høres skremmende ut i starten, men hvis du gir det litt tid, vil du forstå hvor nyttig det kan være for å evaluere bevisene for design i naturen. I denne klassiske boken "ID The Future" fra arkivet gir Dr. Jonathan McLatchie oss en nybegynnerguide til bayesisk tenkning og lærer oss hvordan den kan brukes til å bygge et sterkt kumulativt argument for intelligent design, samt hvordan vi kan bruke det i hverdagen.

Bilde 1. Utgangssansnsynlighet for levende biosfære

Det er en av de viktigste formlene innen all sannsynlighet, og den har vært sentral i vitenskapelig oppdagelse de siste to århundrene. I kjernen er Bayes' teorem, først utviklet av den engelske statistikeren, filosofen og presten Thomas Bayes fra det 18. århundre, en metode for å kvantifisere tilliten man bør ha til en bestemt tro eller hypotese. Prosessen resulterer i et sannsynlighetsforhold for at en hypotese er sann eller usann, gitt bevisene. Her forklarer Dr. McLatchie hva teoremet er, komponentene som utgjør det, når det vanligvis ville bli brukt, og noen nyttige eksempler på bayesisk resonnement i praksis.

Dr. McLatchie viser deretter hvordan bayesisk sannsynlighet kan anvendes på bevisene for design i naturen. Først argumenterer han for at den innledende, tidligere sannsynligheten - den iboende plausibiliteten til at hypotesen er sann gitt at bakgrunnsinformasjonen alene - for designhypotesen ikke er lav: "Når det gjelder intelligent design og våre slutninger om design i biologi, har vi uavhengige grunner, vil jeg hevde, til allerede å tro at et sinn er involvert i opprinnelsen til vårt kosmos, inkludert finjusteringen av lovene og konstantene i universet vårt ... og naturens tidligere miljømessige egnethet."

Bilde 2. Sannsynlighet for menneskelig genom -tilfeldig dannet

For det andre, når man legger til bevisene vi har oppdaget for kompleksiteten til levende celler, tilførselen av ny biologisk informasjon til biosfæren over tid, bevisene for Big Bang og mer, blir det kumulative argumentet for intelligent design sterkere. "Hvis vi antar at et sinn er involvert", sier McLatchie, "så er det ikke veldig usannsynlig at vi ville finne informasjonsinnhold i cellen, og at vi ville ha informasjonsbehandlingssystemer og at vi ville ha irreduserbart komplekse maskiner. Men på den annen side er det overveldende usannsynlig, vil jeg hevde, at slike informasjonsrike systemer og irreduserbart komplekst maskineri, ville eksistere på grunn av at designhypotesen er falsk. Og dermed har du denne overveldende topptunge sannsynlighetsratioen."

Hør episoden her.
--------------------
En bayesisk tilnærming til intelligent design
Av Jonathan McLatchie 14. juli 2020. Oversatt herfra. {kursiv og understreking ved oversetter.}

Bilde 3. Bayes teorem.

Jeg har nylig vært interessert i epistemologi, som er den grenen av filosofien som omhandler hvordan vi danner oss pålitelige oppfatninger, eller hvordan vi tilegner oss kunnskap. Jeg har spesielt vært interessert i hvordan vi kan kvantifisere styrken til et bestemt bevis, og hvordan et kumulativt tilfelle, som involverer mange forskjellige bevislinjer, kan modelleres matematisk. Jeg har begynt å tenke på bevis i bayesiske termer, og dette har igjen påvirket måten jeg tenker på de biologiske argumentene for intelligent design.

Hva er Bayes' teorem?
Bayes' teorem, oppkalt etter den engelske presbyterianske presten Thomas Bayes fra det 18. århundre, er et matematisk verktøy -lenke for å modellere vår evaluering av bevis for å fordele tilliten til konklusjonene våre på riktig måte i forhold til bevisenes styrke. Uttrykt i matematiske termer kan små bevis, ikke ett enkelt bevis i seg selv med særlig stor vekt, kombineres for å skape et massivt kumulativt tilfelle.

Styrken av bevisene for en påstand måles best i forholdet mellom to sannsynligheter, P(E|H) og P(E|~H) - det vil si sannsynligheten for beviset (E) gitt at hypotesen (H) er sann, og sannsynligheten for E gitt at H er usann. Dette forholdet kan være topptungt (i så fall favoriserer E H), bunntungt, eller ingen av delene (i så fall favoriserer E ingen av hypotesene, og vi ville ikke kalt det bevis for eller mot H). Merk at sannsynligheten for bevisene gitt hypotesen din ikke trenger å være høy for at dataene skal telle som bevis i favør av hypotesen din. Snarere trenger sannsynligheten for bevisene bare å være høyere for at hypotesen er sann enn for at den er usann.
For å ta et eksempel, anta at P(E1|H) = 0,2, men P(E1|~H) = 0,04. Da har forholdet P(E1|H)/P(E1|~H) verdien 5 til 1, eller bare 5. Hvis det finnes flere uavhengige bevis, akkumuleres deres styrke eksponentielt. Fem slike bevis ville gi et kumulativt forhold på 3125 til 1. Hvis det opprinnelige forholdet var 2 til 1, ville ti uavhengige bevis ha en kumulativ styrke på mer enn 1000 til 1.

Anvendelse på intelligent design
Hvordan kan denne måten å tilnærme seg bevis på, relatere til intelligent design? I 2004 og 2005 publiserte Lydia McGrew (en mye publisert analytisk filosof) og hennes ektemann Timothy McGrew (leder for instituttet for filosofi ved Western Michigan University) to artikler i henholdsvis tidsskriftene Philosophia Christi og Philo. De la frem hvordan argumentet for intelligent design kunne formuleres i form av en bayesisk inferens (McGrew, 2004; McGrew, 2005 -lenke). For ikke-tekniske lesere er Lydia McGrews Philo-artikkel den mest tilgjengelige av de to.

Mens andre tilnærminger til å konstruere designinferensen (som Stephen Meyers slutning til den beste forklaringen, eller William Dembskis forklaringsfilter, som fungerer ved å eliminere nullhypotesen om tilfeldighet og fysisk nødvendighet) har fått bred oppmerksomhet i ID-miljøet, er det etter min mening uheldig at McGrews bidrag sjelden diskuteres i den nåværende samtalen, i hvert fall ikke når det gjelder biovitenskapene. Den bayesiske tilnærmingen til designhypotesen har utvilsomt ikke fått samme grad av adopsjon. Jeg mener imidlertid at metoden de foreslår for å artikulere argumentet for design er verdt seriøs vurdering.
Når det gjelder argumentet for design basert på fysikk, er en bayesisk tilnærming mye mer populær. Luke Barnes (en teoretisk astrofysiker, kosmolog og postdoktor ved Western Sydney University) benytter for eksempel en bayesisk tilnærming til spørsmålet om finjustering av de initiale parametrene i universet vårt (Barnes, 2018).

Dette står i motsetning til den deduktive formuleringen presentert av William Lane Craig, som har følgende form:
Premiss 1: Finjustering skyldes enten nødvendighet, tilfeldighet eller design.
Premiss 2: Finjustering skyldes ikke verken nødvendighet eller tilfeldighet.
Konklusjon: Derfor skyldes finjustering design.

Bilde 4. Rubix kube for en en utallig mengde blinde, løst samtidig?

I motsetning til dette presenteres den bayesiske formuleringen av finjusteringsargumentet vanligvis langs følgende linjer: Vårt univers viser ekstraordinær finjustering. Bare for den kosmologiske konstanten ser variasjonen for liv i enhver form ut til å være så lav som 1 til 10^120. Hvis den skulle modifiseres bare litt, ville enten universet utvide seg så raskt at vi bare ville få de to letteste elementene hydrogen og helium, eller universet ville kollapse i seg selv, på grunn av tyngdekraften, innen pikosekunder etter Big Bang. Uansett kunne ikke noe liv eksistere.
Sannsynligheten for at ikke-styrte, blinde og uintelligente mekanismer produserer en så presis og finjustert funksjon er utrolig lav. En intelligent agent er imidlertid i stand til å tenke fremover med vilje, fremsyn og intensjonalitet for raskt å finne sjeldne og isolerte løsninger for de fysiske lovene og konstantene som passer til kravet til et livsvennlig univers. Derfor er sannsynligheten for at en intelligent agent produserer en slik presisjon i de fysiske lovene og konstantene i vårt univers mye høyere enn sannsynligheten for at blinde, uintelligente mekanismer gjør det samme. I lys av det tunge forholdet mellom P(E|H) og P(E|~H), teller derfor observasjonen av finjustering som sterke bekreftende bevis til fordel for hypotesen om kosmisk intelligent design.
Hvordan kan vi anvende dette prinsippet på argumentet for biologisk design? Jeg vil svare på det spørsmålet i morgen.

-------------
Anvendelse av Bayes' teorem på biologisk design. Oversatt herfra.
Av Jonathan McLatchie 15. juli 2020.

Bilde 5. Odds i spill

I et innlegg ovenfor spurte jeg hvordan vi kan anvende det matematiske verktøyet Bayes' teorem på argumentet for biologisk design. Se "En bayesisk tilnærming til intelligent design".
Jeg foreslår at vi konstruerer argumentet slik: Gitt hypotesen om at levende systemer er et resultat av design, er det ikke ekstremt usannsynlig at biologiske systemer ville være rike på digitalt kodet informasjonsinnhold og irreduserbart komplekst maskineri (gitt det vi vet av erfaring med menneskelige agenter at de ofte genererer informasjon og produserer irreduserbart komplekse innretninger). På den annen side er det utrolig usannsynlig at slike informasjonsrike systemer og irreduserbart komplekst maskineri kunne ha oppstått ved en ikke-styrt naturlig prosess som involverer tilfeldigheter og fysisk nødvendighet. Derfor, gitt at vi faktisk finner slike systemer i overflod i levende celler, kan vi ta tilstedeværelsen av slike trekk som sterke bekreftende bevis for hypotesen om design fremfor ikke-design.

Gud i hullene?
Begår et slikt argument en 'gud av hullene'-feilslutning? Ikke i det hele tatt. å vurdere hvorfor kan faktisk være ganske lærerikt for å forstå naturen til bayesiske slutninger. Som Lydia McGrew forklarer i sin artikkel i tidsskriftet Philo, er det lett å tenke seg et scenario der vi vet at sannsynligheten for tilfeldighetshypotesen er svært lav, men likevel har vi ikke bevis for at sannsynligheten for designhypotesen er høyere. La oss for eksempel anta at vi skulle finne en liten sky av hydrogenmolekyler som svever i det interstellare rommet der molekylene ikke spredte seg. Uten tilstrekkelig masse til at skyen kunne holdes sammen av tyngdekraften, ville en slik observasjon være en anomali gitt vår nåværende forståelse av fysikk. Men selv om en slik observasjon ville være tilsynelatende usannsynlig basert på naturlovenes hypotese, ville det ikke være noen grunn til å tro at designhypotesen er en bedre forklaring. Tross alt er det ingen uavhengig grunn til å tro at en designer sannsynligvis ville få en liten sky av hydrogenmolekyler til å klumpe seg sammen.
McGrew påpeker videre at det ville vært en helt annen historie hvis vi i en fjern fremtid kunne ta høyoppløselige bilder av Alfa Centauri (den nærmeste stjernen etter solen) og oppdage at en Volkswagen Beetle gikk i bane rundt en planet der. I så fall ville sannsynligheten for at en Volkswagen Beetle var der være mye, mye høyere basert på hypotesen om design, enn på dens usannhet.

Bilde 6. Evolusjon i hullene -vel så vanlig som det motsatte..

En vurdering av forhåndssannsynlighet
Ingen diskusjon av Bayes' teorem kan være fullstendig uten en vurdering av forhåndssannsynligheten. Forutgående sannsynlighet forholder seg til den iboende plausibiliteten til et forslag før bevisene vurderes. Normalt vil forhåndssannsynligheten være et sted mellom null og én. En forhåndssannsynlighet på én betyr at konklusjonen er sikker. For eksempel har det faktum at to lagt til to er lik fire en forhåndssannsynlighet på én. Det er definisjonsmessig sant. En forhåndssannsynlighet på null betyr omvendt at hypotesen innebærer en slags logisk motsigelse (som konseptet om en gift ungkar) og dermed ikke kan overvinnes av noen mengde bevis.

Forhåndsantagelser kan etableres på grunnlag av tidligere informasjon. La oss for eksempel si at vi ønsker å vite oddsen for at en bestemt person vant forrige ukes Mega Millions-jackpot i USA. Den forhåndsdefinerte sannsynligheten ville bli satt til 1 til 302,6 millioner, siden det er oddsen for at en hvilken som helst tilfeldig lotterideltaker ville vinne Mega Millions-jackpotten. Det er en lav forhåndsdefinert sannsynlighet, men den kunne overvinnes hvis den antatte vinneren senere skulle slutte i jobben sin og rutinemessig begynne å investere i private jetfly, sportsbiler og dyre ferier. Kanskje han til og med kunne vise oss kontoutskriften sin, eller dokumentasjon på gevinsten sin.
Disse forskjellige bevisene, tatt sammen, ville stablet seg opp for å gi kraftig bekreftende bevis som er tilstrekkelig til å overvinne en svært liten forhåndsdefinert sannsynlighet for å gi en høy etterfølgende sannsynlighet for at personen faktisk vant Mega Millions-jackpotten. I andre situasjoner er det vanskeligere å sette en objektiv forhåndsdefinert, og i slike tilfeller kan forhåndsdefinerte gevinster bestemmes av en mer subjektiv vurdering. I mine egne argumenter har jeg en tendens til å sette den forhåndsdefinerte sannsynligheten generøst lavt, for å være på den forsiktige siden. Når det gjelder ID, kan man imidlertid argumentere for at den tidligere sannsynligheten for design økes betydelig av bevisene for kosmisk finjustering.
å strukturere argumentet slik jeg har foreslått ovenfor hjelper oss faktisk med å adressere noen populære innvendinger mot intelligent design. I innlegget under skal jeg forklare hvordan.

-------------------------------------
Fordelene med en bayesisk tilnærming til ID
Av Jonathan McLatchie 16. juli 2020. Oversatt herfra.

Bilde 7. Pilspisser arkeologi (Filosofi)

I de to innleggene ovenfor introduserte jeg Bayes' teorem og dets anvendelse i biologisk design. Jeg bemerket at det å strukturere argumentet på den måten jeg har foreslått, hjelper oss med å adressere noen populære innvendinger mot intelligent design.
For eksempel, vurder argumentet fra suboptimal design, som jeg har tatt opp på Evolution News tidligere (f.eks. se her og her). Dette argumentet gjelder den antatte usannsynligheten for at en designer ville lage biologiske strukturer som ser ut til å være ufullkomne, slik som den omveiegående ruten til den tilbakevendende larynxnerven. Men når man betrakter bevis som et sannsynlighetsforhold mellom P(E|H) og P(E|~H), mister dette argumentet raskt sin kraft. Selv om vi innrømmer at gitte eksempler på suboptimal design er usannsynlige, på hypotesen om design, er de fortsatt, vil jeg foreslå, mer sannsynlige på hypotesen om design enn på dens usannhet. Derfor, selv om man gir en svært lav sannsynlighet for eksistensen av tilsynelatende suboptimalt konstruerte systemer på hypotesen om design, teller slike systemer fortsatt som bevis for design snarere enn mot det. {enten er det design, eller ikke -uansett suboptimalt sådan -oversetters tilføyelse.}

Vår erfaring med menneskelig handling

En annen populær innvending mot design som en slutning til den beste forklaringen er at vi bare har ensartet og gjentatt erfaring med menneskelig handling. Vi har ikke erfaring med ikke-menneskelige designere, og enda mindre ikke-materielle (noe enhver plausibel kandidat til rollen som designer måtte ha etter min mening). Men som Lydia McGrew påpeker: "Ethvert forsøk på å bruke frekvenser, enten for å lage en direkte induktiv slutning eller for å konstruere en sannsynlighet for en Bayesisk slutning, må konfrontere induksjonsproblemet" (McGrew, 2004). Med andre ord er det alltid en mulighet for at en gruppe som har en egenskap som på en eller annen måte avviker fra utvalget som allerede er analysert, også avviker med hensyn til selve kvaliteten vi er interessert i.

Bilde 8. Vi er i grenseland mellom induktivt og abduktivt resonnement -se likevel Lane Craigs forsøk på deduktivt bevis ovenfor

McGrew gir analogien om at det alltid er en mulighet for at forhistoriske sivilisasjoner ikke hadde evnen eller ønsket om å lage pilspisser. Likevel, hvis vi oppdager pilspisser som dateres til forhistorisk tid, blir det irrasjonelt å avvise slutningen om at de forhistoriske pilspissene ble produsert av en intelligent agent bare fordi han levde i en tidsperiode som er forskjellig fra de andre produsentene av pilspisser som vi er kjent med. Hvorfor skulle det da, spør McGrew, være spesiell nøling med en lignende bruk av induksjon når det gjelder ekstrapolering fra en kjent gruppe til en ukjent gruppe i ID-debatten? Hvorfor skulle gapet mellom menneskelige og ikke-menneskelige agenter være av større epistemisk betydning enn gapet mellom menneskelige agenter som lever i forskjellige tidsperioder? Det virker å være ganske vilkårlig.

Det samme prinsippet kan anvendes på innvendingen om at vi aldri har observert intelligente agenter designe levende objekter, selv de som er informasjonsrike og inneholder irreduserbart komplekst maskineri. Som McGrew igjen påpeker, oppstår det alltid vanskeligheter med referanseklassen når induksjon brukes. Faktisk kan en hendelse eller et objekt alltid defineres på en slik måte at det blir unikt med hensyn til noen av dets egenskaper.

Tro og bevis
Avslutningsvis vil jeg hevde at Bayes teorem representerer en effektiv måte å modellere og strukturere sin tenkning på, spesielt når det gjelder å proporsjonere sin tillit til en konklusjon i forhold til styrken av tilgjengelig bevis, samt å informere en om hvordan man bør oppdatere sin tro som svar på nye bevis.
Den bayesiske formuleringen av biologiske designargumenter fortjener, etter min mening, større oppmerksomhet. Bayesisk inferens er mye brukt når man har med design å gjøre i fysikkvitenskapene. Kanskje tiden er inne for at denne argumentstrukturen også skal brukes i designargumenter i biovitenskapene.

Bilde 9. Jonathan McLatchie i Venezia

Jonathan McLatchie
RESIDENT BIOLOG & stipendiat, SENTER FOR VITENSKAP OG KULTUR
Dr. Jonathan McLatchie har en bachelorgrad i rettsmedisinsk biologi fra University of Strathclyde, en mastergrad (M.Res) i evolusjonsbiologi fra University of Glasgow, en andre mastergrad i medisinsk og molekylær biovitenskap fra Newcastle University, og en doktorgrad i evolusjonsbiologi fra Newcastle University. Tidligere var Jonathan assisterende professor i biologi ved Sattler College i Boston, Massachusetts. Jonathan har blitt intervjuet på podcaster og radioprogrammer, inkludert "Unbelieveable?" på Premier Christian Radio og mange andre. Jonathan har snakket internasjonalt i Europa, Nord-Amerika, Sør-Afrika og Asia for å fremme beviset for design i naturen.

Litteratur sitert i denne serien
Barnes, L.A. (2018) "Fine-tuning in the context of Bayesian theory testing." European Journal for Philosophy of Science 8:253-269.
McGrew, L. (2004) "Testability, Likelihoods, and Design." Philo 7(1):5-21.
McGrew, Timothy. (2005) "Toward a Rational Reconstruction of Design Inferences." Philosophia Christi 7:253-98.