Qual é o caso positivo para o design inteligente?

Por Casey Luskin | Evolution News

26 de abril de 2022, 16h55

Nota do editor: Temos o prazer de apresentar uma nova série do geólogo Casey Luskin sobre “The Positive Case for Intelligent Design”. Esta é a primeira entrada da série, um trecho modificado do novo livro The Comprehensive Guide to Science and Faith: Exploring the Ultimate Questions About Life and the Cosmos. Encontre a série completa até agora aqui.

O design inteligente (DI) é uma teoria científica histórica que usa o método científico para fazer afirmações testáveis sobre a origem de várias características da natureza. Mas em um nível científico, o DI é muito mais do que isso. O argumento positivo para o design permite que a teoria do DI sirva também como uma heurística – um paradigma que pode inspirar pesquisas científicas e ajudar os cientistas a fazer novas descobertas.

Este capítulo elaborará como o caso do design na natureza usa argumentos positivos em vários campos científicos, com base em encontrar na natureza o tipo de informação e complexidade que, em nossa experiência , vem apenas da inteligência – e explicar como esses argumentos positivos estão transformando o DI em um paradigma frutífero para orientar a pesquisa científica do século XXI.

▪️ O que é um argumento positivo?

Para entender como o DI cria um argumento positivo, é útil primeiro avaliar como são os argumentos positivos e negativos nas ciências históricas. Simplificando, os argumentos negativos na ciência prosseguem dizendo: “A Teoria X é falsa; portanto, a Teoria Y é verdadeira”. Essa forma de argumento só leva você até certo ponto porque a evidência contra uma teoria não constitui, por si só, necessariamente, portanto, uma evidência positiva para outra teoria. Um argumento positivo prossegue dizendo: “A Teoria X prediz Y. Y é encontrado. Portanto, temos evidências que são inferidas para apoiar a Teoria X.” Tal argumento positivo usa o raciocínio abdutivo, onde se infere uma causa anterior com base nos achados de seus efeitos conhecidos no mundo ao nosso redor. Como disse o paleontólogo Stephen Jay Gould, as ciências históricas usam esse tipo de raciocínio para “inferir a história a partir de seus resultados”.1

▪️ Afirmando o Conseqüente?

Alguns podem alegar que um argumento tão positivo e abdutivo comete a falácia lógica de afirmar o conseqüente, onde se infere erroneamente uma causa particular de seus efeitos conhecidos, porque também pode haver outras causas que podem potencialmente explicar os dados. A solução é comparar causas conhecidas que tenham potencial para explicar os dados e determinar qual explica mais dados. Isso é o que o teórico do DI Stephen C. Meyer e outros filósofos da ciência chamam de fazer uma “inferência para a melhor explicação”. 2

Mas, em primeiro lugar, de onde vêm as explicações científicas históricas?

Outro método importante das ciências históricas é o princípio do uniformitarismo, que sustenta que “o presente é a chave do passado”. Os cientistas históricos aplicam esse princípio estudando as causas em ação no mundo atual para, como disse o famoso geólogo Charles Lyell, explicar “as mudanças anteriores da superfície da Terra” por referência “às causas agora em operação”. 3

Para simplificar, os cientistas históricos estudam as causas em ação nos dias atuais e, por meio delas, as investigações podem fazer previsões testáveis e falsificáveis sobre o que deveríamos esperar encontrar hoje se uma determinada causa estivesse em ação no passado. Quando essas previsões são cumpridas, temos evidências positivas de que uma causa específica estava em ação. A causa que responde pela maioria dos dados é inferida como a mais provável de estar correta. É assim que os cientistas históricos fazem uma inferência para a melhor explicação.

▪️ Vamos considerar um exemplo cotidiano

Imagine que você pegou seu caminhão 4×4 off-road e voltou para casa com o caminhão coberto de lama. Você deixa o caminhão em um lava-jato para limpá-lo e, uma hora depois, volta para buscá-lo. Isso pode parecer um exercício bobo, mas como você poderia aplicar o método científico das ciências históricas para determinar se o caminhão foi lavado?

Bem, você pode usar suas experiências anteriores com lavagens de carros para fazer previsões sobre o que esperaria encontrar se o caminhão fosse lavado e, em seguida, testar essas previsões.

Por exemplo, suas experiências com lavagens de carros lhe ensinaram que depois que um carro passa por uma lavagem, ele fica completamente livre de sujeira e lama e tem resíduos de sabão em sua pintura. Assim, se o caminhão foi lavado, você pode prever que não restará lama no exterior e até ficará impecável.

Essa previsão pode ser testada por uma simples análise visual. Se você vir pedaços de lama restantes, refuta sua hipótese de que o caminhão foi lavado. Você também pode realizar uma análise mais técnica, prevendo que, se o caminhão foi lavado, deve haver pequenas quantidades de resíduos de sabão na superfície da pintura. Você pode raspar o material da superfície do caminhão e realizar uma análise química para confirmar ou refutar essa hipótese. Se você achar que não há pedaços de lama no caminhão e resíduos de sabão estão presentes na pintura do caminhão, você terá evidências positivas de que o caminhão foi lavado.

Mas uma lavagem de carro é a melhor explicação? Uma hipótese concorrente, a hipótese “a chuva lavou o carro”, poderia explicar uma falta geral de lama, mas não deixaria o carro impecável e não poderia explicar a presença do resíduo de sabão. Usamos esse argumento positivo para inferir que a melhor explicação para os dados observados é que o caminhão passou por uma lavagem de carros.

Vamos agora tentar um exemplo científico do meu campo de geologia.

A teoria das placas tectônicas prevê que os continentes já foram unidos como um único supercontinente, muitas vezes chamado de Pangea.

A tectônica de placas prevê que os continentes que agora estão amplamente separados por oceanos podem mostrar rochas e fósseis semelhantes – especialmente ao longo das bordas onde antes se pensava que estavam ligados. Isso é de fato o que encontramos, com placas tectônicas fazendo uma previsão bem-sucedida que fornece evidências para a teoria (Figura 1). Nenhuma outra teoria fez essa previsão, tornando as placas tectônicas a melhor explicação para as evidências. Este é um argumento positivo para as placas tectônicas.

Figura 1. Este mapa mostra Gondwana, a porção sul do supercontinente Pangea. A tectônica de placas prevê com sucesso que as localizações de espécies fósseis (zonas sombreadas) encontradas em continentes que hoje são amplamente separados por oceanos se igualarão quando os continentes forem ajustados de volta às suas localizações antigas. Crédito: Modificado por Casey Luskin após “Rejoined Continents”, This Dynamic Earth: The Story of Plate Tectonics , edição online (acessado em 16 de março de 1996), domínio público.

Como uma teoria científica histórica, o DI funciona da mesma maneira, fazendo previsões que podem ser testadas para fornecer evidências positivas para a teoria.

Próximo artigo, “Esboçando o Argumento Positivo do Design Inteligente”.


Notas

  1. Stephen Jay Gould, “Evolution and the triumph of homology: Or, why history matters,” American Scientist 74 (1986), 61.

  2. Stephen C. Meyer, Signature in the Cell: DNA and the Evidence for Intelligent Design (New York: HarperOne, 2009), 154.

  3. Charles Lyell, Principles of Geology: Being an Inquiry How Far the Former Changes of the Earth’s Surface Are Referable to Causes Now in Operation (London, UK: John Murray, 1835).

Mutações genéticas não são adaptativas – Previsão baseada em causas evolutivas (As primeiras previsões da evolução)

By Cornelius Hunter – Darwins Predictions

 

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No século XX, a teoria da evolução previa que as mutações não seriam adaptáveis ou dirigidas. Em outras palavras, acreditava-se que mutações seriam aleatórias no que diz respeito às necessidades do indivíduo. Como colocou Julian Huxley , “mutação apenas fornece a matéria-prima da evolução; é um arranjo aleatório, e ocorre em todas as direções. … Em todos os casos elas são aleatórias em relação à evolução. Os seus efeitos não estão relacionados com as necessidades dos organismos” (Huxley, 36) Ou, como explicou Jacques Monod:

Acaso está na origem de toda inovação, de toda a criação na biosfera. Puro acaso, absolutamente autônomo, mas cego, na própria raiz do edifício estupendo da evolução: este conceito central da biologia moderna não é mais uma entre outras hipóteses possíveis ou mesmo concebível. Hoje é a única hipótese concebível, a única que se enquadra como fato observado e testado. E nada justifica a suposição – ou a esperança – de que, neste ponto, a nossa posição provavelmente será revista. ( Monod, 112)

Ronald Fisher escreveu que as mutações são “aleatórias no que diz respeito à necessidade do organismo” (Orr). Essa previsão fundamental persistiu por décadas, como explica um documento (paper) recente: “É assumido que mutação cria variação hereditária e ela é aleatória e sem direção.” (Chen, Lowenfeld e Cullis)

Mas agora é sabido que essa suposição é falsa. O primeiro problema é que a taxa de mutação é adaptável. Por exemplo, quando uma população de bactérias é submetida a condições adversas, ela tende a aumentar a sua taxa de mutação. É como se um sinal fosse enviado, dizendo: “É tempo de se adaptar.” Além disso, uma pequena fração da população aumenta ainda mais sua taxa de mutação. Estes hypermutators (“supermutantes”) asseguraram que uma variedade ainda maior de mudanças adaptativas seja explorada. (Foster) E experiências também descobriram que os segmentos duplicados de DNA podem estar sujeitos a taxa de mutação mais elevada. Uma vez que o segmento é uma duplicata, e é menos importante para se preservar; e, como um campo de teste; parece ser usado para experimentar novos projetos. (Wright)

 

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O segundo problema é que os organismos utilizam estratégias para dirigir as mutações de acordo com a ameaça. Mutações adaptativas têm sido extensivamente estudadas em bactérias. Experiências tipicamente alteram a oferta de alimentos das bactérias ou aplicam algum estresse ambiental causando mutações que têm como alvo um estresse ambiental específico (Burkala, et ai .; Moxon, et al.,.; Wright) mutações adaptativas também têm sido observadas em leveduras (Fidalgo, et. al .; David, et. al.) e plantas de linho. (Johnson, Moss e Cullis)

Um experimento encontrou mutações repetíveis no setor do linho em resposta a níveis de adubação. (Chen, Schneeberger e Cullis) Outro experimento expôs o linho a quatro diferentes condições de crescimento e descobriu que o estresse ambiental pode induzir mutações que resultam em “respostas consideráveis, rápidas e adaptações evolutivas.” (Chen, Lowenfeld e Cullis)

Em resposta a esta falha da previsão, alguns evolucionistas agora estão dizendo que a evolução, de alguma forma, criou os mecanismos que causam mutações adaptativas.

(Texto adaptado)

Referências:

 

Burkala, E., et. al. 2007. “Secondary structures as predictors of mutation potential in the lacZ gene of Escherichia coli.” Microbiology 153:2180-2189.

Chen, Y., R. Lowenfeld, C. Cullis. 2009. “An environmentally induced adaptive (?) insertion event in flax.”International Journal of Genetics and Molecular Biology 1:38-47.

Chen, Y., R. Schneeberger, C. Cullis. 2005. “A site-specific insertion sequence in flax genotrophs induced by environment.” New Phytologist 167:171-180.

David, L., et. al. 2010. “Inherited adaptation of genome-rewired cells in response to a challenging environment.”HFSP Journal 4:131–141.

Fidalgo, M., et. al. 2006. “Adaptive evolution by mutations in the FLO11 gene.” Proceedings of the National Academy of Sciences 103:11228-11233.

Foster, P. 2005. “Stress responses and genetic variation in bacteria.” Mutation Research / Fundamental and Molecular Mechanisms of Mutagenesis 569:3-11.

Huxley, Julian. 1953. Evolution in Action. New York: Signet Science Library Book.

Johnson, C., T. Moss, C. Cullis. 2011. “Environmentally induced heritable changes in flax.” J Visualized Experiments47:2332.

Monod, Jacques. 1971. Chance & Necessity. New York: Vintage Books.

Moxon, E., et. al. 1994. “Adaptive evolution of highly mutable loci in pathogenic bacteria.” Current Biology 4:24-33.

Orr, H. 2005. “The genetic theory of adaptation: a brief history.” Nature Review Genetics 6:119-127.
Wright, B. 2000. “A biochemical mechanism for nonrandom mutations and evolution.” J Bacteriology 182:2993-3001.