Tácitamente en la primera edición de The Design Inference y explícitamente en su secuela, No Free Lunch, sostuve que la selección natural y la variación aleatoria no podían crear el tipo de complejidad que vemos en los seres vivos. Mi enfoque al aplicar la inferencia del diseño a la biología fue aprovechar el trabajo de biólogos del diseño como Douglas Axe y Michael Behe. Habían identificado ciertos sistemas subcelulares (por ejemplo, flagelos bacterianos y enzimas beta-lactamasas) que demostraron ser muy resistentes a las explicaciones darwinianas.
Nuestra tarea conjunta era asignar cifras plausibles a estos sistemas de modo que, incluso teniendo en cuenta la selección natural darwiniana, la probabilidad de que surgieran estos sistemas fuera extremadamente pequeña. Tenga en cuenta que la especificación de estos sistemas, así como el hecho de que exhiban el tipo correcto de patrón para una inferencia de diseño, nunca estuvo en duda. La cuestión siempre fue si las probabilidades eran lo suficientemente pequeñas. Al utilizar la improbabilidad especificada para sacar una inferencia de diseño para la biología, necesitaba argumentar que las probabilidades de que los procesos darwinianos produjeran ciertos sistemas biológicos, como los identificados por Douglas Axe y Michael Behe, eran en realidad pequeñas.
Equivocado e irrelevante
Sin embargo, en lo que respecta a los darwinistas, todos los intentos de demostrar que tales sistemas biológicos eran enormemente improbables estaban equivocados e irrelevantes. Cualquier inferencia de diseño destinada a derrotar la evolución darwiniana era, según ellos, argumentos provenientes de la ignorancia. Para ellos, las vías darwinianas no identificadas nunca podrían descartarse de manera decisiva, por lo que su mera posibilidad invalidaba cualquier inferencia de diseño aplicada a la evolución biológica. En resumen, ninguna improbabilidad calculada podría jamás convencer a los críticos darwinianos de que las probabilidades eran en realidad pequeñas.
No importaba que los darwinistas ignoraran cualquier evidencia detallada de tales caminos darwinianos y, por lo tanto, no tuvieran contraprobabilidades que ofrecer. Les bastó simplemente con hacer un gesto ante la posibilidad de tales caminos, como si plantear una posibilidad pudiera constituir en sí misma evidencia para un argumento de improbabilidad. Para los defensores del DI que son críticos con la teoría de Darwin, la objeción del argumento basado en la ignorancia parecía aplicarse más acertadamente a los propios darwinistas por postular caminos darwinianos sin fundamento que no ofrecían tuercas y tornillos, ni meollo de la cuestión, sólo gestos con las manos.
No importa. Para refutar el DI, los darwinistas simplemente necesitaban postular vías darwinianas indirectas no identificadas, y tal vez siempre inidentificables, en las que estructura y función coevolucionaron y condujeron a las complejas características biológicas en cuestión. El biólogo de la Universidad de Brown, Kenneth Miller, abrió el camino. Michael Behe había definido un sistema (biológico o de otro tipo) como irreductiblemente complejo si su función se perdía al eliminar partes clave. Sostuvo que tales sistemas resistían las explicaciones darwinianas. Miller respondió que el concepto de complejidad irreducible de Behe estaba mal concebido porque eliminar partes de un sistema biológico o simplificarlo de otro modo siempre podría producir un sistema con una función diferente. Para darwinistas convencidos como Miller, el diseño en biología era, por tanto, un fracaso. Tenían que existir caminos darwinianos hacia todos los sistemas biológicos complejos, y cualquier incapacidad para encontrarlos simplemente reflejaba la imperfección de nuestro conocimiento biológico, no ninguna imperfección en la teoría de Darwin.
El “desafío de la pereza” de Dawkins
Richard Dawkins, mejor que nadie, ha defendido públicamente el dogma de que las vías darwinianas pueden y deben existir siempre para cualquier sistema biológico. En una entrevista televisiva de la década de 1990, criticó memorablemente a Behe por afirmar que las máquinas bioquímicas irreduciblemente complejas, del tipo que Behe popularizó en La caja negra de Darwin, estaban fuera del alcance de los procesos darwinianos. Dawkins acusó a Behe de ser “perezoso” (sí, usó esa misma palabra) por ver en la complejidad irreductible de estas máquinas una razón para concluir el diseño y, por lo tanto, descartar cualquier esfuerzo adicional para descubrir cómo podrían haberse formado los procesos darwinianos, digamos, un flagelo bacteriano. Es decir, en lugar de concluir que estos sistemas fueron diseñados por una inteligencia real, Behe debería volver al laboratorio y redoblar sus esfuerzos para descubrir cómo la evolución darwiniana podría haberlos producido sin necesidad de diseño.
La reacción de la comunidad del DI ante el “desafío de la pereza” de Dawkins fue que bien podría haber recomendado a los físicos que siguieran intentando construir una máquina de movimiento perpetuo. Sin embargo, ¿por qué una tarea parecía inútil (construir una máquina de movimiento perpetuo) pero no la otra (descubrir caminos darwinianos hacia máquinas bioquímicas irreductiblemente complejas)? Los físicos tenían la segunda ley de la termodinámica para descartar la acusación de ser perezosos. Por eso Dawkins nunca le habría dicho a un físico: «Simplemente estás siendo un vago por renunciar a inventar una máquina que puede funcionar sola para siempre».
Aun así, el “desafío de la pereza” de Dawkins fue y sigue siendo equivocado porque el escepticismo de Behe no se basa en la ignorancia sino en un estudio cuidadoso de los obstáculos que la evolución darwiniana debe superar y su constante fracaso en hacerlo. Sin embargo, para cerrar el trato, la comunidad de investigación en el DI todavía necesitaba algo así como la segunda ley para la biología. Lo encontramos en la ley de conservación de la información. Esta ley completa lógicamente la inferencia de diseño. Abordaremos esta ley en el epílogo.
Artículo publicado originalmente en inglés por William Demsbki Ph.D. en Evolution News & Science Today