La evolución darwiniana no es como la física. En el capítulo 6 de su nuevo libro, Animal Algorithms, Eric Cassell explica por qué: las «leyes» evolutivas carecen del proceso físico determinista que subyace a las leyes de la física. Cita a Elliott Sober diciendo que «muchas de las generalizaciones en la teoría de la evolución son tautologías». Hay una diferencia, dice Sober, entre la física y la biología. “Las leyes físicas suelen ser empíricas, pero las leyes generales de la teoría evolutiva normalmente no lo son”. Incluso Ernst Mayr estuvo de acuerdo: «Las llamadas leyes de la biología no son las leyes universales de la física clásica, sino simplemente generalizaciones de alto nivel». (pág. 156)
Lo más importante, continúa Cassell, es que los intentos de presentar la selección natural como una «ley» como las de la física (gravitación, Ley de Boyle, E = mc2 de Einstein, leyes del movimiento de Newton) no dan cuenta del origen de la informacion que se encuentra biologicamente en los sistemas. como han explicado extensamente William Dembski (No Free Lunch) y Stephen Meyer (Signature in the Cell, Darwin’s Doubt).
Uno pensaría que estas distinciones son de conocimiento común entre los científicos, pero otro ejemplo evidente de la falacia (la equiparación de las «leyes» evolutivas con las leyes físicas) acaba de publicarse en una revista líder, Proceedings of the National Academy of Sciences. Los proponentes incluyen a Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf y Eugene V. Koonin del Instituto Nacional de Información Biotecnológica de la Biblioteca Nacional de Medicina en Bethesda, Maryland, y Mikhail I. Katsnelson del Instituto de Moléculas y Materiales de los Países Bajos. Vanchurin también trabaja para el Instituto de Estudios Avanzados de Duluth en Duluth, Minnesota.
Koonin debería saber mejor
Casey Luskin ha señalado que Koonin es muy consciente de las discontinuidades en el árbol evolutivo. Los hechos de la estasis biológica llevaron a este «tábano ocasional al conformismo darwiniano» a adoptar equilibrios puntuados como el «modo de evolución predeterminado» en ciertas condiciones. Kirk Durston señala que Koonin también es dolorosamente consciente de que «la probabilidad de que evolucione la replicación del ARN para el origen de la vida es tan pequeña que es poco probable que ocurra en cualquier parte del universo, a lo largo de su historia hasta la fecha». Sin embargo, Koonin prestó su nombre a los dos artículos de PNAS que avanzan la idea de que la evolución es como la física, incluidas, sobre todo, las leyes de la termodinámica. Granville Sewell disfrutará de esa sugerencia.
A estos cuatro, las principales transiciones en biología, incluido el origen de la vida y el origen de la multicelularidad, y presumiblemente la Explosión Cámbrica, se reducen a «transiciones de fase» como el agua que se convierte en hielo o vapor. ¿Seguramente bromea, Dr. Koonin? Realmente no; ya ha mostrado su voluntad de ingresar a la tierra de la fantasía al respaldar el multiverso como una forma de salir de las improbabilidades.
La teoría evolutiva moderna brinda una descripción cuantitativa detallada de los procesos microevolutivos que ocurren dentro de las poblaciones de organismos en evolución, pero las transiciones evolutivas y la aparición de múltiples niveles de complejidad siguen sin comprenderse bien. Aquí, establecemos la correspondencia entre las características clave de la evolución, la dinámica del aprendizaje y la renormalizabilidad de las teorías físicas para delinear una teoría de la evolución que se esfuerza por incorporar todos los procesos evolutivos dentro de un marco matemático unificado de la teoría del aprendizaje. De acuerdo con esta teoría, por ejemplo, la replicación del material genético y la selección natural emergen rápidamente de la dinámica de aprendizaje, y en sistemas suficientemente complejos, los mismos fenómenos de aprendizaje ocurren en múltiples niveles o en diferentes escalas, similar al caso de las teorías físicas renormalizables. [Énfasis añadido.]
«Mal entendido.» Qué triste que después de todos estos años de saturación darwinista, la principal promesa la comprensión sobre el origen de la vida, languidece en la debilidad explicativa. Con gran esperanza y florituras retóricas, Darwin había llevado a la comunidad científica a visualizar toda la variedad de vida que emerge a través de las leyes naturales.
Es interesante contemplar un banco enmarañado, revestido de muchas plantas de muchas clases, con pájaros cantando en los arbustos, con varios insectos revoloteando y con gusanos arrastrándose por la tierra húmeda, y reflexionar que estas formas elaboradamente construidas, tan diferentes unos de otros y que dependen unos de otros de manera tan compleja, han sido todos producidos por leyes que actúan a nuestro alrededor.
Esa visión grandiosa de la vida
Lo “grandioso de esta visión de la vida” se derivaba directamente “de la guerra de la naturaleza, del hambre y la muerte”, escribió. (Richard Weikart revisa las consecuencias de esa visión grandiosa de la vida en su nuevo libro, Darwinian Racism). La evolución ocurrió “mientras este planeta ha ido ciclando de acuerdo con la ley fija de la gravedad”, dijo Darwin, en un tono no tan sutil en intento de vincular su ley de selección natural a la física. Usó las palabras ley y leyes 158 veces en el Origen.
Los autores recuerdan el énfasis de Schrödinger en ¿Qué es la vida? El aspecto físico de la célula viva (1944) que la vida parece funcionar con procesos «neguentrópicos», «y las frustraciones en diferentes niveles son necesarias para que estos procesos despeguen y persistan». Esta es la base de su especulación de que las leyes físicas subyacen a la evolución.
Al menos desde la publicación del libro de Schroedinger, se ha discutido la posibilidad de que, aunque la vida ciertamente obedece a las leyes de la física, podría existir una clase diferente de leyes exclusivas de la biología. A menudo, esta supuesta física de la vida se asocia con la emergencia, pero la naturaleza de los fenómenos emergentes involucrados, hasta donde sabemos, no se ha aclarado hasta hace muy poco [refiriéndose a la propia idea de Vanchurin de «el mundo como una red neuronal»]. Aquí, esbozamos un enfoque general para modelar y estudiar la evolución como aprendizaje multinivel, apoyando la opinión de que es necesario un tipo distinto de teoría física, a saber, la teoría del aprendizaje, para investigar la evolución de objetos complejos en el universo, de los cuales la evolución de la vida es una forma específica, aunque muy notable.
A partir de ahí proceden a describir “frustraciones” en el desarrollo del universo que provocaron el “surgimiento” de materia, estrellas, galaxias, mundos y vida. Estas emergencias son todas «transiciones importantes en la evolución», completamente físicas, siendo la vida solo un caso especial. ¿Pero es realmente físico? Si el universo puede “aprender” en múltiples niveles, parece tener un propósito o dirección. En el mejor de los casos, esta es una forma del principio antrópico participativo, en el que el universo necesita desarrollar las propiedades que permiten que surjan los observadores. En el peor de los casos, es una resurrección del vitalismo o del animismo. Permítales explicar en siete principios requeridos para un universo observable:
P1. Función de pérdida. En cualquier sistema en evolución, existe una función de pérdida de variables dependientes del tiempo que se minimiza durante la evolución.
P2. Jerarquía de escalas. Los sistemas en evolución abarcan múltiples variables dinámicas que cambian en diferentes escalas temporales (con diferentes frecuencias características).
P3. Brechas de frecuencia. Las variables dinámicas se dividen entre distintos niveles de organización separados por brechas de frecuencia suficientemente amplias.
P4. Renormalizabilidad. En todo el rango de organización de los sistemas en evolución, una descripción estadística de las variables de cambio más rápido (frecuencia más alta) es factible a través de las variables de cambio más lento (frecuencia más baja).
P5. Extensión. Los sistemas en evolución tienen la capacidad de reclutar variables adicionales que pueden utilizarse para sostener el sistema y la capacidad de excluir variables que podrían desestabilizar el sistema.
P6. Replicación. En los sistemas en evolución, la replicación y la eliminación de las unidades de procesamiento de información (IPU) correspondientes pueden tener lugar en todos los niveles de la organización.
P7. Flujo de información. En los sistemas en evolución, los niveles que cambian más lentamente absorben información de los niveles que cambian más rápido durante el aprendizaje y pasan la información a los niveles más rápidos para predecir el estado del entorno y el sistema mismo.
Un átomo, una estrella, un trilobita
Un breve intento de resumir su pensamiento es así. Si un sistema en evolución tiene procesos en funcionamiento a diferentes escalas y velocidades, automáticamente habrá «frustraciones» que se ajustan (renormalizan, restablecen) en múltiples niveles, lo que genera pérdidas de información. Estas pérdidas pueden minimizarse mediante el proceso de optimización de la selección natural, afirman, lo cual es bueno; conduce al progreso, reduciendo las malas opciones y fomentando la innovación. Si el sistema tiene algún tipo de memoria, lo suficientemente precisa como para evitar la catástrofe de Eigen, el sistema aprende del resto, ya sea un átomo, una estrella o un trilobites.
La correspondencia detallada entre las características clave de los procesos de aprendizaje y la evolución biológica implica que no se trata de una simple analogía, sino más bien de un reflejo de la profunda unidad de los procesos evolutivos que ocurren en el universo. De hecho, la separación de los grados de libertad relevantes en múltiples clases temporales es omnipresente en el universo, desde partículas subatómicas compuestas, como protones, hasta átomos, moléculas, formas de vida, sistemas planetarios y cúmulos de galaxias. Si todo el universo se conceptualiza como una red neuronal, todos estos sistemas pueden considerarse emergentes de la dinámica de aprendizaje.
La selección natural como una «ley» es clave para su propuesta: «Los siete principios fundamentales de los universos compatibles con la vida (P1 a P7) están involucrados en permitir la evolución por selección natural». Su elogio de la selección natural va más allá de lo habitual: «La evolución por selección natural es el principio central de la biología evolutiva y una parte clave de la definición de vida de la NASA». Pero cometen la falta de llevar la selección natural al reino físico, más allá de la vida. Si ciertos átomos superan a otros, eso es selección natural, alegan: la naturaleza ha “aprendido” y progresado. “Con el inicio de la evolución darwiniana, se puede considerar que el sistema cruza el umbral de la previda a la vida”, dicen, llamando a cualquier tipo de “flujo de información asimétrica” una instancia de selección natural. Esta idea es contraria a la mayoría de los involucrados en la biología evolutiva, quienes insisten en que la replicación precisa es un requisito previo para la selección natural.
El error fatal en la propuesta
Eso es suficiente para entender la esencia del artículo. “Aplicamos la teoría del aprendizaje a sistemas físicamente renormalizables en un intento de esbozar una teoría de la evolución biológica, incluido el origen de la vida, como aprendizaje multinivel”, prometen. «Formulamos siete principios fundamentales de la evolución que parecen ser necesarios y suficientes para hacer que un universo sea observable y mostrar que implican las principales características de la evolución biológica, incluida la replicación y la selección natural«.
A la Academia Nacional de Ciencias le gusta esta propuesta porque es naturalista. Al menos, parece ser así, si se acepta la premisa de que el universo es una “red neuronal” y que a los objetos sin mente como los átomos y las estrellas les gusta aprender cosas. El error fatal en la propuesta, sin embargo, es el concepto de “concepto” (una palabra que usan 14 veces); por ejemplo, «conceptos evolutivos, como la selección natural». Los conceptos no son físicos. Hasta aquí el naturalismo. Buen intento de todos modos.
La próxima vez veremos cómo aplican su propuesta al origen de la vida.
Artículo publicado originalmente en inglés por Evolution News & Science Today
