Design Inteligente, um argumento da ignorância?

Por Angelo Grasso – Grupo Design Inteligente [Facebook]

Em um contexto explicativo, os argumentos da ignorância têm a forma:

Premissa Um: Porque X não pode produzir provas ou explicar E. Conclusão: Portanto, causa Y produziu ou explica E.

 

2- better flagella

 

 

Os críticos do projeto inteligente alegam que o argumento para o design inteligente assume esta forma também. Michael Shermer, gosta de alegar que, “design inteligente argumenta que a vida é demasiada complexa especificamente (estruturas complexas como o DNA) para ter evoluída por forças naturais. Portanto, a vida deve ter sido criada por um designer inteligente.

Em suma, os críticos afirmam que os proponentes do DI argumentam como se segue:

Premissa Um: causas materiais não podem produzir ou explicar as informações especificadas.
Conclusão: Portanto, uma causa inteligente produziu informação especificada biológica.

Se os defensores do design inteligente estivessem discutindo na forma anterior, eles seriam culpados de argumentar por ignorância. Mas o argumento tem a seguinte forma:

Premissa Um: Apesar de uma busca minuciosa, não há causas materiais descobertas que demonstram o poder de produzir grandes quantidades de informação especificada, sistemas biológicos irredutíveis e interdependentes.
Premissa Dois: Causas inteligentes demonstraram o poder de produzir grandes quantidades de informação especificada, sistemas irredutíveis e interdependentes de todos os tipos.
Conclusão: O design inteligente constitui a melhor, mais adequada explicação em relação a causas e origens, e explicação para a origem da informação e complexidade irredutível na célula, e interdependência de proteínas, organelas, e partes do corpo, e até mesmo de animais e plantas, tipo interdependência de mariposas e flores, por exemplo.

Ou, dito de maneira mais formal, o caso para o projeto inteligente feito aqui tem a forma:

Premissa Um: A causa X não produz E.

Premissa Dois: Causa Y pode e deve produzir E.

Conclusão: Y explica E melhor do que X.

1. ) Alto conteúdo de informação (ou complexidade especificada) e complexidade irredutível constituem indicadores fortes ou imagem de design inteligente no passado.

2. ) Sistemas biológicos têm um alto teor de informação (ou complexidade especificada) e utilizam subsistemas que manifestam complexidade irredutível. 

3. ) Mecanismos naturais ou causas sem direção não são suficientes para explicar a origem da informação (complexidade especificada) ou complexidade irredutível.

4. ) Por isso, o design inteligente constitui a melhor explicação para a origem da informação e complexidade irredutível em sistemas biológicos.

 

autoritario

Portanto quem está a usar de ignorância, ou equívoco, ou desonestidade intelectual mesmo, são aqueles que usam essa esse tipo de argumentação tola. [Jeph Simple]

 

QUAL É O MECANISMO DO DESIGN INTELIGENTE?

Por Ann Gauger – Evolution News

( **Texto adaptado, não traduzido na sua totalidade**)

Silhouette of human head with gears mechanism instead of brain

Um dos argumentos contra o design inteligente e que é repetido pelos simpatizantes de Darwin, é que a Teoria do Design Inteligente não fornece um mecanismo.

 [Jeph Simple]

Ou seja, como a informação é inserida nos seres vivos; Larry Moran, evolucionista, reivindica: Dê uma explicação detalhada.Qual é o mecanismo?

Há algo oculto por trás desse pedido de Moran, e de todos que usam esse argumento.

Moran insiste que se forneça um mecanismo. Tal insistência indica uma visão particular da ciência chamada de naturalismo metodológico, ou materialismo metodológico. Este ponto de vista da ciência, afirma que a ciência deve se limitar a causas estritamente materialistas para explicar todos os fenômenos da natureza, até mesmo coisas como a origem do universo, a origem da vida e a origem e causas da consciência humana.

Mas será que a regra funciona? A exigência de uma causa material, um mecanismo, pode levar à conclusão bizarra de que a lei da gravidade de Isaac Newton não é científica, porque ele notoriamente se recusou a fornecer uma explicação mecanicista para a ação a distância. Do mesmo modo, E = mc 2 (de Einstein) não tem nenhum mecanismo. Mas essas leis são certamente científica.

Então, que critérios os naturalistas metodológicos usam para definir a ciência?

Defensores do naturalismo metodológico invocam frequentemente uma definição ou “critérios de demarcação” que dizem que toda ciência deve ser observável, testável, falsificável, preditiva e repetível.

Mas agora, a maioria dos filósofos da ciência recusaram esses critérios, porque há muitas exceções às regras estabelecidas na prática real da ciência.

Ciências históricas como a arqueologia, geologia, ciência forense, e biologia evolutiva inferem eventos causais no passado para explicar a ocorrência de outros eventos, ou, para explicar, a evidência que nós temos deixado no presente, para trás.

A teoria do design inteligente também se qualifica como ciência histórica. Não podemos observar diretamente a causa da origem da vida ou repetir os eventos que estudamos na história da vida, mas podemos inferir qual causa é mais provável e seja portanto, responsável, como Stephen Meyer gosta de dizer, “a partir de nossa experiência repetida e uniforme .” Em nossa experiência, a única coisa capaz de causar a origem do código digital ou informações funcionais ou circularidade causal é a inteligência e sabemos que a origem da vida e a origem da vida animal, por exemplo, exigiu apenas a produção dessas coisas em sistemas vivos .

Mesmo que tais critério de delimitação do que é ciência e o que não é ciência, não são mais normativos para todas as áreas da ciência, vale a pena verificar que o design inteligente usa critérios que são relevantes para uma ciência histórica. Em resumo, embora o projetista postulado pela teoria do design inteligente não seja diretamente observável (como a maioria das entidades de causalidade postuladas por cientistas históricos não são), a teoria é testável e faz muitas previsões exigentes.

Claro, o principal desafio que Moran oferece tem a ver com um critério de demarcação diferente: a ideia de que uma teoria científica deve proporcionar um mecanismo para se qualificar como uma teoria científica.

Ele quer que detalhemos qual mecanismo a teoria do design inteligente propõe para explicar a origem da informação biológica, pensando que, se nós não oferecermos nenhum mecanismo, nossa teoria vai deixar de se qualificar como científica.

Moran assume que os cientistas não podem invocar uma mente, ou qualquer causa inteligente, como uma explicação para os fenômenos naturais, pelo menos se eles querem que suas teorias sejam consideradas científicas. Ele assume, mais uma vez, que a ciência deve se limitar a causas estritamente materialistas, a fim de explicar todos os fenômenos, até mesmo a origem da informação biológica, tais como o código digital no DNA, ou a explosão cambriana.

Sabemos que agentes inteligentes podem interagir com o universo, causando mudanças e produzindo informações funcionais.

A origem da informação funcional, invariavelmente resulta da atividade de mentes, em vez de estritamente (ou necessariamente) processos materiais. Assim uma das formas de se descartar a possibilidade de que uma mente pode ter produzido as informações presentes no DNA, por exemplo, é a de se fechar os olhos para o que sabemos sobre as causas de outros sistemas ricos em informação, tais como o código de computador ou linguagem falada.

Embora Moran não possa descartar o design inteligente, senão apenas através de uma limitação arbitrária, ainda vale a pena considerar como uma mente pode agir no mundo causando mudanças. A resposta é que não sabemos. Estou aqui sentado escrevendo. Minha mente, mediada pelo meu cérebro, está colocando palavras em um programa de computador (projetado por outras mentes, por sinal), usando os dedos para digitar. Mas como isso acontece, realmente? De onde vem um impulso ao invés de outro, para pressionar a tecla ? E como é que estas palavras, produtos de minha mente, é comunicada aos outros através de suas telas de computador?

Nós não podemos realmente dizer o quanto nossas próprias mentes trabalham para interagir com o mundo, no entanto, sabemos que elas o fazem. É nossa repetida, a experiência universal, pessoal, que nos mostra que nossa consciência interage com nossos corpos para produzir informação, mas exatamente como isso funciona não é conhecido. Então, por que devemos esperar saber como o(s) agente (s) responsável pela concepção da vida ou o universo, pode ter trabalhado?

A teoria do design inteligente não propõe um mecanismo (uma causa estritamente ou necessariamente materialista) para a origem da informação biológica. Em vez disso, propõe uma causa inteligente ou mental. Ao fazê-lo, ela faz exatamente o que queremos que uma boa teoria científica histórica faça. Ela propõe uma causa que é conhecido na nossa uniforme e experiência repetida (para usar uma expressão) que tem a capacidade de produzir o efeito em questão, que, neste caso, é a informação funcional em sistemas vivos.

Esta resposta sobre mecanismo foi dada antes, mais notavelmente no livro de Steve Meyer, Darwin’s Doubt , que Moran afirma ter lido. Em um post futuro, eu vou dar algumas passagens-chave do livro.

Imagem do Evolution News.

A complexa gramática da linguagem genômica. [Mas isso é Design Inteligente escancarado! – Jeph Simple]

Publicado pelo Science Daily.

Título do Science Daily: A complexa gramática da linguagem genômica. (Complex grammar of the genomic language)

 

Codons_aminoacids_table

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A “gramática” do código genético humano é mais complexa do que isso, até mesmo mais que idiomas (do mundo todo) construídos de forma muito mais elaborada ( que outros idiomas). Os resultados explicam por que o genoma humano é tão difícil de decifrar – e contribuem para um maior entendimento de como as diferenças genéticas afetam o risco de desenvolvimento de doenças a nível individual.

Um novo estudo do Instituto Karolinska na Suécia mostra que a “gramática” do código genético humano é mais complexa do que isso (ou seja, que nossa gramática), mesmo diante dos idiomas (do mundo todo) construídos de forma muito mais elaborada. Os resultados, publicados na revista Nature, explicam por que o genoma humano é tão difícil de decifrar – e contribui para um maior entendimento de como as diferenças genéticas afetam o risco de desenvolvimento de doenças a nível individual.

O genoma contém todas as informações necessárias para construir e manter um organismo, mas também mantém os detalhes de um indivíduo com risco de desenvolvimento de doenças comuns, tais como diabetes, doenças cardíacas e câncer“, diz o autor principal do estudo, Arttu Jolma, estudante de doutorado no Departamento de Biociências e Nutrição. “Se nós podemos melhorar a nossa capacidade de ler e compreender o genoma humano, assim também, seremos capazes de fazer melhor uso da informação genômica; que rapidamente se acumula em um grande número de doenças, para benefícios médicos.

A sequenciação do genoma humano em 2000 revelou como as 3 bilhões de letras  A, C, G e T, que compõem o genoma humano , são ordenadas. No entanto, sabendo apenas a ordem das letras não é suficiente para traduzir as descobertas da genômica em benefícios médicos; também é preciso entender o que as sequências de letras significam. Em outras palavras, é necessário identificar as “palavras” e “gramática” da língua do genoma.

acting1

As células do nosso corpo têm genomas quase idênticos, mas que diferem um do outro devido a diferentes genes que estão ativos (expressos) em diferentes tipos de células. Cada gene tem uma região reguladora que contém as instruções de controlo, quando e onde o gene é expresso. Este código regulador do gene é lido por proteínas chamadas fatores de transcrição que se ligam ao “DNA words”  específico e, ou aumentam ou diminuem a expressão do gene associado.

Sob a supervisão do Professor Jussi Taipale, pesquisadores do Karolinska Institutet já identificaram a maioria das palavras de DNA reconhecidas por fatores de transcrição individuais. No entanto, tal como na linguagem humana natural, as palavras do DNA podem ser unidas para formarem palavras compostas, que são lidas por vários factores de transcrição. No entanto, o mecanismo pelo qual tais palavras compostas são lidas não foi analisado anteriormente. Por isso, em seu estudo recente na revista Nature, a equipe de Taipale examina as preferências de ligação dos pares de fatores de transcrição, e sistematicamente mapeia as palavras que se ligam no DNA composto.

A análise revela que a gramática do código genético é muito mais complexa que os mais complexos idiomas humanos. Em vez de simplesmente juntar duas palavras entre si por um espaço de exclusão, as palavras individuais que são unidas em palavras compostas de DNA são alteradas, levando a um grande número de palavras completamente novas.

“Nosso estudo identificou muitas dessas palavras, aumentando a compreensão de como os genes são regulados, tanto no seu desenvolvimento normal quanto no do câncer”, diz Arttu Jolma. “Os resultados abrem caminho para decifrar o código genético que controla a expressão de genes.”

[Grifo meu]

[Texto adaptado]

Journal Reference:

  1. Arttu Jolma, Yimeng Yin, Kazuhiro R. Nitta, Kashyap Dave, Alexander Popov, Minna Taipale, Martin Enge, Teemu Kivioja, Ekaterina Morgunova, Jussi Taipale. DNA-dependent formation of transcription factor pairs alters their binding specificity. Nature, 2015; DOI:10.1038/nature15518

Histonas não podem tolerar muitas mudanças – As primeiras previsões da evolução.

Por Darwins Predictions – Cornelius Hunter

histona-1

 

As histonas são proteínas que servem como cubos sobre os quais o ADN é envolvido. Elas são muito semelhantes entre espécies muito diferentes, o que significa que elas devem ter evoluído logo no início da história evolutiva. Como explica certo livro, As sequências de aminoácidos de quatro histonas são muito semelhantes entre espécies de parentesco distante.… A similaridade na seqüência entre histonas de todos os eucariotos indica que elas dobram-se em conformações tridimensionais muito semelhantes; a função das histonas foi otimizada cedo, na evolução de um ancestral comum de todos os eucariotos modernos. (Lodish et. al., Section 9.5) E essa grande similaridade entre as histonas também significa que elas não devem tolerar muito bem alterações, como um outro livro explica: “As alterações na sequência de aminoácidos são, evidentemente, muito mais prejudiciais para algumas proteínas do que para outras. … Praticamente todas as mudanças de aminoácidos são prejudiciais em histonas H4. Nós assumimos que os indivíduos que realizaram essas mutações nocivas foram eliminados da população através da seleção natural. “(Alberts et. al. 1994, 243)


Assim, a previsão da evolução é que nestas (proteínas) histonas, praticamente todas as alterações são prejudiciais: “Como pode ser esperado a partir do seu papel fundamental na embalagem do ADN, as histonas estão entre as proteínas eucarióticas mais altamente conservadas . Por exemplo, a sequência de aminoácidos da histona H4 de uma ervilha e uma vaca diferem em apenas 2 (duas) das 102 posições. Esta forte conservação evolutiva sugere que as funções da histonas envolvem quase todos os seus aminoácidos, de modo que uma alteração em qualquer posição é prejudicial para a célula. “(Alberts et. al. 2002, Chapter 4)

Essa previsão também foi dada em apresentações populares da teoria: “Praticamente todas as mutações prejudicam a função da histona, de modo que quase nenhuma passa pelo filtro da seleção natural. Os 103 aminoácidos desta proteína são idênticos para quase todas as plantas e animais” (Molecular Clocks: Proteins That Evolve at Different Rates).

Mas esta previsão acabou sendo falsificada. Um estudo anterior sugeriu que uma das histonas poderia tolerar bem muitas mudanças. (Agarwal and Behe) E, posteriormente, estudos confirmaram e ampliaram esse achado: “Apesar da natureza extremamente bem conservada de resíduos de histonas ao longo de diferentes organismos, apenas algumas mutações nos resíduos individuais (incluindo os locais não modificáveis) provocam defeitos fenotípicos proeminentes” (Kim et. al.)
375px-Nucleosome_1KX5_colour_codedDa mesma forma um outro papel tem documentado estes resultados contraditórios: “É notável como muitos resíduos nestas proteínas altamente conservadas podem ser mutados e reterem a função básica do nucleossomo. … O elevado nível de conservação da sequência das histonas entre filos, sugere uma vantagem de aptidão destas sequências de aminoácidos particulares ao longo da evolução. Uma análise abrangente ainda indica que muitas mutações nas histonas não têm um fenótipo reconhecido. “(Dai et. al.) Na verdade, ainda mais surpreendente, muitas mutações, realmente elevaram o nível de condicionamento físico. (Dai et. al.)
(imagem do wikipédia – nucleossoma)

Referências
Agarwal, S., M. Behe. 1996. “Non-conservative mutations are well tolerated in the globular region of yeast histone H4.” J Molecular Biology 255:401-411.

Alberts, Bruce., D. Bray, J. Lewis, M. Raff, K. Roberts, J. Watson. 1994. Molecular Biology of the Cell. 3d ed. New York: Garland Publishing.

Alberts, Bruce., A. Johnson, J. Lewis, et. al. 2002. Molecular Biology of the Cell. 4th ed. New York: Garland Publishing. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK26834/

Dai, J., E. Hyland, D. Yuan, H. Huang, J. Bader, J. Boeke. 2008. “Probing nucleosome function: a highly versatile library of synthetic histone H3 and H4 mutants.” Cell 134:1066-1078.

Kim, J., J. Hsu, M. Smith, C. Allis. 2012. “Mutagenesis of pairwise combinations of histone amino-terminal tails reveals functional redundancy in budding yeast.” Proceedings of the National Academy of Sciences 109:5779-5784.

Lodish H., A. Berk, S. Zipursky, et. al. 2000. Molecular Cell Biology. 4th ed. New York: W. H. Freeman. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21500/

“Molecular Clocks: Proteins That Evolve at Different Rates.” 2001. WGBH Educational Foundation and Clear Blue Sky Productions.