Existe una objeción común al diseño inteligente que el argumento positivo a favor del DI nos ayuda a responder. En su caso Kitzmiller v. En testimonio de Dover, el biólogo Kenneth Miller se refirió al Diseño Inteligente como un “obstáculo científico”.1 De manera similar, en su libro Only a Theory, Miller afirmó: “La hipótesis del diseño es compatible con cualquier dato concebible, no hace predicciones comprobables y no sugiere nuevas vías de investigación. Como tal, es literalmente un callejón sin salida…”2

Sin embargo, de hecho, el DI hace una variedad de predicciones comprobables y exitosas. Esto permite que el DI sirva como paradigma que oriente la investigación científica para realizar nuevos descubrimientos. La siguiente lista muestra varios campos en los que el DI está ayudando a la ciencia a generar conocimiento. Para cada campo, se citan como ejemplos múltiples publicaciones científicas compatibles con el Diseño Inteligente.

Cómo la identificación inspira el progreso de la ciencia

  • Ciencia de las proteínas: el DI alienta a los científicos a realizar investigaciones para probar altos niveles de información compleja y específica en biología en forma de ajuste fino de secuencias de proteínas.3 Esto tiene implicaciones prácticas no solo para explicar los orígenes biológicos, sino también para diseñar enzimas. y anticipar y luchar contra la evolución futura de las enfermedades.
  • Física y cosmología: el DI ha inspirado a los científicos a buscar y encontrar ejemplos de ajuste de las leyes y constantes de la física para permitir la vida, lo que ha llevado a nuevos argumentos de ajuste fino, como la Zona Habitable Galáctica. Esto tiene implicaciones para los modelos cosmológicos adecuados del universo, insinuando vías para lograr “teorías del todo” exitosas que deben adaptarse al ajuste fino, y otras implicaciones para la física teórica.4
  • Teoría de la información: el DI lleva a los científicos a comprender la inteligencia como una causa de complejidad biológica, susceptible de ser estudiada científicamente, y a comprender los tipos de información que genera.5
  • Farmacología: el DI dirige investigaciones tanto experimentales como teóricas para investigar las limitaciones de la evolución darwiniana para producir rasgos que requieren múltiples mutaciones para funcionar. Esto tiene implicaciones prácticas para combatir problemas como la resistencia a los antibióticos o la ingeniería bacteriana.6
  • Computación evolutiva: el DI produce investigaciones teóricas sobre los poderes de generación de información de las búsquedas darwinianas, lo que lleva al descubrimiento de que las capacidades de búsqueda de los procesos darwinianos son limitadas, lo que tiene implicaciones prácticas para la viabilidad del uso de algoritmos genéticos para resolver problemas.7
  • Anatomía y fisiología: el DI predice la función de órganos, estructuras o sistemas supuestamente “vestigios”, mientras que la evolución ha hecho muchas predicciones erróneas de falta de función.8
  • Bioinformática: el DI ha ayudado a los científicos a desarrollar medidas adecuadas de información biológica, lo que ha llevado a conceptos como información compleja y específica o complejidad de secuencia funcional. Esto nos permite cuantificar mejor la complejidad y comprender qué características están o no al alcance de la evolución darwiniana.9
  • Máquinas moleculares: el DI alienta a los científicos a aplicar ingeniería inversa a las máquinas moleculares, como el flagelo bacteriano, para comprender su función como máquinas y comprender cómo las propiedades de la vida similares a las de las máquinas permiten que funcionen los sistemas biológicos.10
  • Biología celular: el DI hace que los científicos vean los componentes celulares como “estructuras diseñadas en lugar de subproductos accidentales de la evolución neodarwiniana”, lo que les permite proponer hipótesis comprobables sobre la función celular y las causas del cáncer.11
  • Sistemática: El DI ayuda a los científicos a explicar la causa de las características generalizadas de los árboles filogenéticos en conflicto y la “evolución convergente” mediante la producción de modelos en los que las partes pueden reutilizarse en patrones no arbóreos.12 El DI ha generado ideas acerca de que la vida está cargada de información tal que está diseñado para evolucionar y ha llevado a los científicos a esperar (¡y ahora encontrar!) genes “fuera de lugar” previamente inesperados en varios taxones.13
  • Paleontología: el DI permite a los científicos comprender y predecir patrones en el registro fósil, que muestran explosiones de biodiversidad (así como extinciones masivas) en la historia de la vida.14
  • Genética: El DI ha inspirado a los científicos a investigar las propiedades similares a las de las computadoras del ADN y el genoma con la esperanza de comprender mejor la genética y el origen de los sistemas biológicos.15 El DI también ha inspirado a los científicos a buscar funciones para el ADN basura no codificante, permitiéndonos entender el desarrollo y la biología celular.16

Avenidas del descubrimiento

Los críticos acusan erróneamente de que el DI es sólo un argumento negativo contra la evolución, que el DI no hace predicciones, que es un argumento del «dios de los vacíos» procedente de la ignorancia, o que apelar a una causa inteligente significa «darse por vencido» o «detener la ciencia». » Estas acusaciones están equivocadas.

Irónicamente, cuando los críticos afirman que no se permite que la investigación detecte el diseño porque eso detendría la ciencia, son ellos quienes frenan la ciencia al impedir que los científicos investiguen la teoría científica del diseño inteligente. Cuando a los investigadores se les permite inferir que la acción inteligente es la mejor explicación para las estructuras ricas en información de la naturaleza, se abren muchas vías de descubrimiento que están dando buenos frutos en la comunidad científica.

Notas

  1. Kenneth R. Miller, Kitzmiller v. Dover, Día 2, testimonio matutino (27 de septiembre, 2005).
  2. Kenneth R. Miller, Only a Theory: Evolution and the Battle for America’s Soul (New York: Viking Penguin, 2008), 87.
  3. Axe, “Extreme Functional Sensitivity to Conservative Amino Acid Changes on Enzyme Exteriors”; Axe, “Estimating the Prevalence of Protein Sequences Adopting Functional Enzyme Folds”; Behe and Snoke, “Simulating Evolution by Gene Duplication of Protein Features That Require Multiple Amino Acid Residues”; Axe, “The Case Against a Darwinian Origin of Protein Folds”; Gauger and Axe, “The Evolutionary Accessibility of New Enzyme Functions: A Case Study from the Biotin Pathway”; Reeves et al., “Enzyme Families-Shared Evolutionary History or Shared Design? A Study of the GABA-Aminotransferase Family”; Thorvaldsen and Hössjer, “Using statistical methods to model the fine-tuning of molecular machines and systems.”
  4. Guillermo Gonzalez y Donald Brownlee, “The Galactic Habitable Zone: Galactic Chemical Evolution,” Icarus 152 (2001), 185-200; Guillermo Gonzalez, Donald Brownlee, y Peter D. Ward, “Refuges for Life in a Hostile Universe,” Scientific American (2001), 62-67; Guillermo Gonzalez and Jay Wesley Richards, The Privileged Planet: How Our Place in the Cosmos Is Designed for Discovery (Washington, DC, Regnery, 2004); Guillermo Gonzalez, “Setting the Stage for Habitable Planets,” Life 4 (2014), 34-65; D. Halsmer, J. Asper, N. Roman, and T. Todd, “The Coherence of an Engineered World,” International Journal of Design & Nature and Ecodynamics 4 (2009), 47-65.
  5. William A. Dembski, The Design Inference; William A. Dembski y Robert J. Marks II, “Bernoulli’s Principle of Insufficient Reason and Conservation of Information in Computer Search,” Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics(October 2009), 2647-2652; William A. Dembski and Robert J. Marks II, “The Search for a Search: Measuring the Information Cost of Higher Level Search,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 14 (2010), 475-486; Øyvind Albert Voie, “Biological function and the genetic code are interdependent,” Chaos, Solitons and Fractals 28 (2006), 1000-1004; McIntosh, “Information and Entropy —Top-Down or Bottom-Up Development in Living Systems?”
  6. Behe y Snoke, “Simulating evolution by gene duplication of protein features that require multiple amino acid residues”; Ann K. Gauger, Stephanie Ebnet, Pamela F. Fahey, y Ralph Seelke, “Reductive Evolution Can Prevent Populations from Taking Simple Adaptive Paths to High Fitness,” BIO-Complexity 2010 (2).
  7. William A. Dembski y Robert J. Marks II, “Conservation of Information in Search: Measuring the Cost of Success,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans 39 (September 2009), 1051-1061; Winston Ewert, William A. Dembski, y Robert J. Marks II, “Evolutionary Synthesis of Nand Logic: Dissecting a Digital Organism,” Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (October 2009); Dembski and Marks, “Bernoulli’s Principle of Insufficient Reason and Conservation of Information in Computer Search”; Winston Ewert, George Montanez, William Dembski and Robert J. Marks II, “Efficient Per Query Information Extraction from a Hamming Oracle,” 42nd South Eastern Symposium on System Theory (March 2010), 290-297; Douglas D. Axe, Brendan W. Dixon, and Philip Lu, “Stylus: A System for Evolutionary Experimentation Based on a Protein/Proteome Model with Non-Arbitrary Functional Constraints,” Plos One 3 (June 2008), e2246.
  8. Jonathan Wells, “Using Intelligent Design Theory to Guide Scientific Research”; William Dembski and Jonathan Wells, The Design of Life: Discovering Signs of Intelligence in Living Systems (Dallas, TX: Foundation for Thought and Ethics, 2008).
  9. Meyer, “The origin of biological information and the higher taxonomic categories”; Kirk K. Durston, David K.Y. Chiu, David L. Abel, Jack T. Trevors, “Measuring the functional sequence complexity of proteins,” Theoretical Biology and Medical Modelling 4 (2007), 47; David K.Y. Chiu and Thomas W.H. Lui, “Integrated Use of Multiple Interdependent Patterns for Biomolecular Sequence Analysis,” International Journal of Fuzzy Systems4 (September 2002), 766-775.
  10. Minnich and Meyer. “Genetic Analysis of Coordinate Flagellar and Type III Regulatory Circuits in Pathogenic Bacteria”; McIntosh, “Information and Entropy—Top-Down or Bottom-Up Development in Living Systems?” 
  11. Jonathan Wells, “Do Centrioles Generate a Polar Ejection Force?,” Rivista di Biologia / Biology Forum, 98 (2005), 71-96; Scott A. Minnich and Stephen C. Meyer, “Genetic analysis of coordinate flagellar and type III regulatory circuits in pathogenic bacteria,” Proceedings of the Second International Conference on Design & Nature Rhodes Greece (2004); Behe, Darwin’s Black Box; Lönnig, “Dynamic genomes, morphological stasis, and the origin of irreducible complexity.”
  12. Lönnig, “Dynamic genomes, morphological stasis, and the origin of irreducible complexity”; Nelson and Jonathan Wells, “Homology in Biology”; Ewert, “The Dependency Graph of Life”; John A. Davison, “A Prescribed Evolutionary Hypothesis,” Rivista di Biologia/Biology Forum 98 (2005), 155-166; Ewert, “The Dependency Graph of Life.”
  13. Sherman, “Universal Genome in the Origin of Metazoa: Thoughts About Evolution”; Albert D.G. de Roos, “Origins of introns based on the definition of exon modules and their conserved interfaces,” Bioinformatics 21 (2005), 2-9; Albert D.G. de Roos, “Conserved intron positions in ancient protein modules,” Biology Direct 2 (2007), 7; Albert D.G. de Roos, “The Origin of the Eukaryotic Cell Based on Conservation of Existing Interfaces,” Artificial Life 12 (2006), 513-523.
  14. Meyer et al., “The Cambrian Explosion: Biology’s Big Bang”; Meyer, “The Cambrian Information Explosion”; Meyer, “The origin of biological information and the higher taxonomic categories”; Lönnig, “Dynamic genomes, morphological stasis, and the origin of irreducible complexity.”
  15. Richard v. Sternberg, “DNA Codes and Information: Formal Structures and Relational Causes,” Acta Biotheoretica 56 (September 2008), 205-232; Voie, “Biological function and the genetic code are interdependent”; David L. Abel and Jack T. Trevors, “Self-organization vs. self-ordering events in life-origin models,” Physics of Life Reviews 3 (2006), 211-228.
  16. Richard v. Sternberg, “On the Roles of Repetitive DNA Elements in the Context of a Unified Genomic– Epigenetic System”; Jonathan Wells, “Using Intelligent Design Theory to Guide Scientific Research”; Josiah D. Seaman and John C. Sanford, “Skittle: A 2-Dimensional Genome Visualization Tool,” BMC Informatics 10 (2009), 451.

Artículo publicado originalmente en inglés por Casey Luskin Ph.D. en Evolution News & Science Today