En una publicación de ayer, pregunté cómo podemos aplicar la herramienta matemática del teorema de Bayes al caso del diseño biológico. Consulte «Un enfoque bayesiano del Diseño Inteligente«.

Propongo que construyamos el argumento de la siguiente manera: Dada la hipótesis de que los sistemas vivos son el resultado del diseño, no es extremadamente improbable que los sistemas biológicos sean ricos en contenido de información codificada digitalmente y maquinaria irreductiblemente compleja (dado que sabemos por experiencia con agentes humanos que a menudo generan información y producen artilugios irreductiblemente complejos). Por otro lado, es increíblemente improbable que tales sistemas ricos en información y una maquinaria tan irreductiblemente compleja pudieran haber surgido por un proceso natural no guiado que involucra el azar y la necesidad física. Por lo tanto, dado que, de hecho, encontramos que dichos sistemas son abundantes en las células vivas, podemos considerar la presencia de tales características como una fuerte evidencia confirmatoria de la hipótesis del diseño contrario a la ilusión de diseño.

¿Dios de los vacíos?

¿Comete tal argumento una falacia del Dios de los vacíos? De ningún modo. Considerar por qué puede, de hecho, ser bastante instructivo para comprender la naturaleza de las inferencias bayesianas. Como explica Lydia McGrew en su artículo en la revista Philo, es fácil concebir un escenario en el que sabemos que la probabilidad de la hipótesis de azar es muy baja, pero no obstante, no tenemos evidencia de que la probabilidad de que la hipótesis de diseño sea mayor. Por ejemplo, supongamos que encontráramos una pequeña nube de moléculas de hidrógeno flotando en el espacio interestelar en el que las moléculas no se dispersaran. Sin la masa suficiente para que la nube se mantenga unida por la gravedad, tal observación sería una anomalía dada nuestra comprensión actual de la física. Sin embargo, aunque tal observación sería aparentemente improbable en la hipótesis de la ley natural, no habría razón para pensar que la hipótesis del diseño sea una mejor explicación. Después de todo, no hay ninguna razón independiente para pensar que un diseñador probablemente haría que una pequeña nube de moléculas de hidrógeno se agruparan.

McGrew señala además que sería una historia bastante diferente si, en un futuro lejano, pudiéramos capturar imágenes de alta resolución de Alpha Centauri (la estrella más cercana después del sol) y descubrir que un Volkswagen Beetle orbitaba un planeta allí. En ese caso, la probabilidad de que un Volkswagen Beetle esté allí sería mucho, mucho mayor en la hipótesis del diseño que en su falsedad.

Una consideración de probabilidad previa

Ninguna discusión del teorema de Bayes puede estar completa sin una consideración de la probabilidad previa. La probabilidad previa se relaciona con la plausibilidad intrínseca de una proposición antes de que se considere la evidencia. Normalmente, la probabilidad previa estará entre cero y uno. Una probabilidad previa de uno significa que la conclusión es cierta. Por ejemplo, el hecho de que dos sumados a dos sea igual a cuatro tiene una probabilidad previa de uno. Definitivamente es cierto. Una probabilidad previa de cero, a la inversa, significa que la hipótesis implica algún tipo de contradicción lógica (como el concepto de un soltero casado) y, por lo tanto, no puede superarse con ninguna cantidad de evidencia.

Los antecedentes se pueden establecer sobre la base de información pasada. Por ejemplo, supongamos que queremos conocer las probabilidades de que una persona en particular haya ganado el premio mayor del Mega Millions de la semana pasada en Estados Unidos. La probabilidad previa se establecería en 1 en 302,6 millones, ya que esas son las probabilidades de que cualquier participante individual de la lotería, elegido al azar, gane el premio mayor de Mega Millions. Esa es una probabilidad previa baja, pero podría superarse si el supuesto ganador dejara posteriormente su trabajo y comenzara a invertir de manera rutinaria en jets privados, autos deportivos y vacaciones caras. Quizás incluso podría mostrarnos su extracto bancario o la evidencia documental de sus ganancias.

Esas diferentes piezas de evidencia, tomadas en conjunto, se acumularían para proporcionar evidencia confirmatoria poderosa suficiente para superar una probabilidad previa muy pequeña para producir una probabilidad posterior alta de que el individuo realmente ganó el premio mayor de Mega Millions. En otras situaciones, establecer un objetivo a priori es más complicado y, en esos casos, las prioridades pueden determinarse mediante una evaluación más subjetiva. En mis propios argumentos, tiendo a establecer la probabilidad a priori generosamente baja, por pecar de cauteloso. En el caso del DI, sin embargo, se podría argumentar que la probabilidad previa de diseño aumenta significativamente por la evidencia del ajuste cósmico.

Estructurar el argumento de la manera que he propuesto anteriormente nos ayuda a abordar algunas objeciones populares al Diseño Inteligente. Luego explicaré cómo.

Artículo publicado originalmente en inglés por Jonathan McLatchie en Evolution News and Science Today