Como assim o algoritmo genético pode emperrar num indivíduo

[docdeoz]

ece? É a teoria da evolução com seleção natural um "beco-sem-saída" matemático???

Algoritmo genético
Interessante a tendência do algoritmo genético emperrar num individuo não ótimo mas num ótimo local, na chamada convergência, onde nada de novo acontece (p. 85):

http://docdeoz.multiply.com/photos/hi-r ... o%2F16%2F1

http://docdeoz.multiply.com/photos/hi-r ... o%2F16%2F2

http://docdeoz.multiply.com/photos/hi-r ... o%2F16%2F3

http://docdeoz.multiply.com/photos/hi-r ... o%2F16%2F4

Isto poderia ter acontecido na suposta evolução das bactérias, antes da "explosão Cambriana"?

http://docdeoz.multiply.com/photos/hi-r ... o%2F9%2F11

O que poderia ter tirado o algoritmo do local "ótimo"?

[docdeoz]

Com essas duas colocações espero ter deixado claro que "crentes" também estudam e muitas das assertivas da dita verdade científica são baeadas em hipóteses ad hoc...
https://antigo.religiaoeveneno.com.br/viewtopic.php?t=13986
http://antigo.religiaoeveneno.com.br/viewtopic.php?t=14653

Não citei UMINHA fonte criacionista... Vão por bronca com os próprios evolucionistas....

[docdeoz]

Outrossim, tentando entender a Seleção Natural, leio o seguinte no livro Biologia, Ciência Única, de Ernst Mayr, p. 149, Companhia das Letras, 2005,

"Em face das persistentes controvérsias, a partir de 1859, em torno da seleção natural, pareceria muito útil começar com uma definição concisa de seleção, mas isso não pode ser feito, devido aos debates quanto à natureza desse processo. Em 1963, defini seleção natural como "sucesso reprodutivo diferencial" não aleatório. E, mesmo hoje em dia, essa ainda é uma formulação válida, mas ela enfatiza o resultado do processo e não tanto seu mecanismo".

Ernst Mayr é um dos biólogos que participaram da síntese evolutiva.


Para mim o algoritmo denota que a seleção natural diminui a variabilidade gênica, como está escrito em qualquer livro de segundo grau, e é a prova matemática de que a SN não funciona...

Não há mecanismo válido para explicara evolução de modo natural e isso abra caminho a teleologia...

[Cristiano]

Eu tenho uma boa experiência com algoritmos genéticos, já tendo criado vários...
Alguns pontos que vou ressaltar:
- Quanto menor a população maiores são os efeitos negativos da mutação, o que é esperado, mutações são alterações aleatórias no código, quanto mais isso ocorre pior vai ser a qualidade do código pois ele não foi "revisado" devidamente, as mutações precisam se difundir aos poucos entre a população.

- Quanto a nada novo acontecer, isso é algo que acontecia as vezes comigo... as vezes era necessário resetar a simulação para obter resultados melhores... mas também acontecia que após isso se encontrava uma resposta ótima em poucas iterações. O problema disso eu diria que é o método empregado já que não é algo que ocorra em 100% das vezes.

- Informação nova surge sim, um exemplo básico eu mostro nesse tópico meu aqui: http://clubecetico.org/forum/index.php/ ... 023.0.html
A frase desejada "Hello World by Cristiano!" foi obtida por pura seleção natural+mutações, a população não tinha acesso ao resultado final e o ambiente selecionava os "habitantes" mais próximos do ideal (fitness), simples assim...
Não se engane pela simplicidade, da mesma forma que eu fiz essa frase aparecer do "nada" eu também fiz um robô virtual exibir comportamentos desejados.

- Atualmente a minha técnica favorita para lidar com seleção natural é via programação genetica: http://www.genetic-programming.org/
Eu implementei o método que esse site mostra e os resultados são bem esclarecedores quanto ao assunto, é legal passar uma função Y (exemplo simples: y=x^2+10x-30) para o sistema e este se virar até encontrar uma solução próxima ou igual à real (ou melhor até como já vi ocorrer quando o sistema me retornou uma função menor da que eu usei com mesmos resultados).
E da mesma forma já vi casos do sistema não encontrar uma função ideal ou próxima, reiniciando as vezes resolve o caso...
Há outras utilidades também, como a que eu citei acima de plugar esse cérebro em um robô virtual e fazer o mesmo obter resultados desejados como perseguir uma bola.
O meu entendimento ainda é básico sobre GP, mas ante eu vejo não há limites em termos de aplicações.

Eu sempre me interessei muito sobre inteligencia artificial e vida artificial... algo que realmente acaba com a idéia de que não surge novas informações via seleção natural é o programa Tierra feito por um biologo onde programas escrito em um Assembler próprio competem pela memória do computador, começando com uma "espécie" simples e partindo para espécimes mais complexos, com predadores, parasitas, etc, tudo isso via seleção natural+mutação.

Então... há alguma duvida que eu possa tirar sobre o assunto?

[zumbi filosófico]

A seleção natural é uma dona muito burra, doc.

Como os evolucionistas/ateus dizem que a seleção natural é uma senhora onipotente e oniciente esse tipo de falha desastrosa simplesmente mostram como eles são desesperados e vão falar qualquer besteira, até se ridicularizando, expondo extrema ignorância no assunto da ciência de Criação Inteligente Biológica, tudo porque eles tem a necessidade ateológica de sua anti-interpretação não-fundamentalista da bíblia. Patético.

[zumbi filosófico]

Ah sim, e as bactérias são apenas uma espécie, da qual teriam surgido todas as outras na explosão cambriana, e os ecossistemas são sistemas totalmente estáveis e imutáveis para sempre. Isso impossibilita uma eventual mudança de situação que possibilitasse à algumas populações saírem dos ótimos locais.

Ou seja, não apenas a dona seleção natural não conduz à inexoravelmente e ininterruptamente gradualmente perfeição (desejo dos ateus/evolucionistas de serem Deus), como não permite variações entre populações de acordo com as assim chamadas "mudanças ambientais". Se houvesse seleção natural e etc, os organismos simplesmente chegariam nesses ótimos locais e aí ficariam para sempre, sem nunca se diversificar porque o ambiente é fixo. Não há algo como um "darwinismo para o ambiente" ou "evolucionismo ambiental"... o meio-ambiente não tem genes e mutações.... quero ver o que os evolucionistas irão inventar... provavelmente vão dizer que existem mutações ambientais mesmo que não hajam genes ambientais (talvez inventem esses aí também) ou vão ressuscitar o lamarckismo que deve ocorrer só quando ninguém está vendo (mais uma coisa impossível de ser observada na evolução), ou que de alguma forma mágica e misteriosa os ecossistemas não são absolutamente estáveis e imutáveis, que esses ótimos não são todos alcançados em sincronia perfeita, que as populações interferem umas com as outras, que mutações novas permitiriam a exploração de novos nichos ou dariam vantagens adicionais no mesmo nicho e etc, desestabilizando a coisa toda. Ridículo.

[Insane_Boy]

Eu fico estarrecido com o conhecimento científico de alguns foristas.
Acha que entende, então deturpa e posta. E depois diz: Eu estudei. Vai entender?

[Insane_Boy]

Eu tenho uma boa experiência com algoritmos genéticos, já tendo criado vários...
Alguns pontos que vou ressaltar:
- Quanto menor a população maiores são os efeitos negativos da mutação, o que é esperado, mutações são alterações aleatórias no código, quanto mais isso ocorre pior vai ser a qualidade do código pois ele não foi "revisado" devidamente, as mutações precisam se difundir aos poucos entre a população.

- Quanto a nada novo acontecer, isso é algo que acontecia as vezes comigo... as vezes era necessário resetar a simulação para obter resultados melhores... mas também acontecia que após isso se encontrava uma resposta ótima em poucas iterações. O problema disso eu diria que é o método empregado já que não é algo que ocorra em 100% das vezes.

- Informação nova surge sim, um exemplo básico eu mostro nesse tópico meu aqui: http://clubecetico.org/forum/index.php/ ... 023.0.html
A frase desejada "Hello World by Cristiano!" foi obtida por pura seleção natural+mutações, a população não tinha acesso ao resultado final e o ambiente selecionava os "habitantes" mais próximos do ideal (fitness), simples assim...
Não se engane pela simplicidade, da mesma forma que eu fiz essa frase aparecer do "nada" eu também fiz um robô virtual exibir comportamentos desejados.

- Atualmente a minha técnica favorita para lidar com seleção natural é via programação genetica: http://www.genetic-programming.org/
Eu implementei o método que esse site mostra e os resultados são bem esclarecedores quanto ao assunto, é legal passar uma função Y (exemplo simples: y=x^2+10x-30) para o sistema e este se virar até encontrar uma solução próxima ou igual à real (ou melhor até como já vi ocorrer quando o sistema me retornou uma função menor da que eu usei com mesmos resultados).
E da mesma forma já vi casos do sistema não encontrar uma função ideal ou próxima, reiniciando as vezes resolve o caso...
Há outras utilidades também, como a que eu citei acima de plugar esse cérebro em um robô virtual e fazer o mesmo obter resultados desejados como perseguir uma bola.
O meu entendimento ainda é básico sobre GP, mas ante eu vejo não há limites em termos de aplicações.

Eu sempre me interessei muito sobre inteligencia artificial e vida artificial... algo que realmente acaba com a idéia de que não surge novas informações via seleção natural é o programa Tierra feito por um biologo onde programas escrito em um Assembler próprio competem pela memória do computador, começando com uma "espécie" simples e partindo para espécimes mais complexos, com predadores, parasitas, etc, tudo isso via seleção natural+mutação.

Então... há alguma duvida que eu possa tirar sobre o assunto?

Não perca o seu tempo.

[zencem]

Eu tenho uma boa experiência com algoritmos genéticos, já tendo criado vários...
Alguns pontos que vou ressaltar:
- Quanto menor a população maiores são os efeitos negativos da mutação, o que é esperado, mutações são alterações aleatórias no código, quanto mais isso ocorre pior vai ser a qualidade do código pois ele não foi "revisado" devidamente, as mutações precisam se difundir aos poucos entre a população.

- Quanto a nada novo acontecer, isso é algo que acontecia as vezes comigo... as vezes era necessário resetar a simulação para obter resultados melhores... mas também acontecia que após isso se encontrava uma resposta ótima em poucas iterações. O problema disso eu diria que é o método empregado já que não é algo que ocorra em 100% das vezes.

- Informação nova surge sim, um exemplo básico eu mostro nesse tópico meu aqui: http://clubecetico.org/forum/index.php/ ... 023.0.html
A frase desejada "Hello World by Cristiano!" foi obtida por pura seleção natural+mutações, a população não tinha acesso ao resultado final e o ambiente selecionava os "habitantes" mais próximos do ideal (fitness), simples assim...
Não se engane pela simplicidade, da mesma forma que eu fiz essa frase aparecer do "nada" eu também fiz um robô virtual exibir comportamentos desejados.

- Atualmente a minha técnica favorita para lidar com seleção natural é via programação genetica: http://www.genetic-programming.org/
Eu implementei o método que esse site mostra e os resultados são bem esclarecedores quanto ao assunto, é legal passar uma função Y (exemplo simples: y=x^2+10x-30) para o sistema e este se virar até encontrar uma solução próxima ou igual à real (ou melhor até como já vi ocorrer quando o sistema me retornou uma função menor da que eu usei com mesmos resultados).
E da mesma forma já vi casos do sistema não encontrar uma função ideal ou próxima, reiniciando as vezes resolve o caso...
Há outras utilidades também, como a que eu citei acima de plugar esse cérebro em um robô virtual e fazer o mesmo obter resultados desejados como perseguir uma bola.
O meu entendimento ainda é básico sobre GP, mas ante eu vejo não há limites em termos de aplicações.

Eu sempre me interessei muito sobre inteligencia artificial e vida artificial... algo que realmente acaba com a idéia de que não surge novas informações via seleção natural é o programa Tierra feito por um biologo onde programas escrito em um Assembler próprio competem pela memória do computador, começando com uma "espécie" simples e partindo para espécimes mais complexos, com predadores, parasitas, etc, tudo isso via seleção natural+mutação.

Então... há alguma duvida que eu possa tirar sobre o assunto?

Não perca o seu tempo.

Amanhã, ele estará aqui, de volta, divulgando novas descobertas criacionistas.

[Luis Dantas]

A seleção natural é uma dona muito burra, doc.

Mais do que burra; ela não tem raciocínio algum. Pergunte a qualquer biólogo.

Como os evolucionistas/ateus dizem que a seleção natural é uma senhora onipotente e oniciente

Isso aconteceu? Alguma vez? No mundo real, digo?

Ou seria, talvez, apenas alguma fantasia sua?

esse tipo de falha desastrosa simplesmente mostram como eles são desesperados e vão falar qualquer besteira, até se ridicularizando, expondo extrema ignorância no assunto da ciência de Criação Inteligente Biológica, tudo porque eles tem a necessidade ateológica de sua anti-interpretação não-fundamentalista da bíblia. Patético.

Ou, quem sabe, mostra que a diferenciação das espécies não foi planejada por uma vontade inteligente e por isso comporta alguns fenômenos aleatórios.

Todo o drama do post que abre este tópico me parece simples ênfase equivocada; creio que de fato há tendência em muitos casos a cair em um ótimo local em vez do "ótimo maior" (na falta de um termo melhor). Isso não tem nada de preocupante para um evolucionista; é simplesmente algo que acontece. Não tem de acontecer sempre, muito menos de "evidenciar que o evolucionismo está errado" ou algo similar.

Suspeito que um biólogo que lesse este tópico riria da ingenuidade da idéia de que os ótimos locais contra-evidenciam a diferenciação das espécies.

Mas enfim, é a paixão falando em algumas pessoas, não a lógica.

[Cristiano]

Esse zumbi estava sendo irônico não?
É meio dificil distinguir a ironia da auto-flagelação...

[Res Cogitans]

O Darwinismo como Algoritmo

Por Leonardo Vasconcelos, 2004.

Desde de que publicou “A Origem das Espécies”, o cientista inglês Charles Darwin passou a ser o nome que mais criou polêmica na história da ciência. A idéia de que as espécies não foram criadas do jeito que as conhecemos mas sim evoluíram de outras espécies ao longo de um extenso período de tempo e, além disso, por mecanismos autônomos que prescindem de um “projetista”, é o maior motivo da ojeriza que o naturalista exerce entre boa parte dos religiosos. Porém, ao contrário das expectativas criacionistas, o darwinismo tem demonstrado-se muito maior do que as pretensões do próprio Darwin.

No livro “A Perigosa Idéia de Darwin”, o filósofo Daniel Dennet comenta as repercussões do darwinismo além da esfera da biologia. E o principal ponto de seu livro é que o dispositivo darwinista pode ser concebido como um algoritmo: “O poder teórico do esquema abstrato de Darwin era devido a vários aspectos que ele identificou com bastante firmeza, [...], mas lhe faltou a terminologia para descreve-lo explicitamente. Hoje é possível captar esses aspectos em um único termo. Darwin havia descoberto o poder de um algoritmo.” Segundo Guimarães (1995): "Um algoritmo é a descrição de um padrão de comportamento, expresso em termos de um repertório bem definido e finito de ações "primitivas", das quais damos por certo que elas podem ser executadas." Em outras palavras, um algoritmo é uma seqüência ordenada, finita e objetiva de passos que levam a um determinado resultado. Dennet ressalta uma característica importante do algoritmo: a neutralidade do substrato. “A eficiência do procedimento deve-se à sua estrutura lógica, não às eficiências causais dos materiais usados na comprovação, desde que as eficiências causais permitam seguir exatamente as etapas prescritas.”, salienta o filósofo. Não importa se utilizamos o algoritmo da divisão longa com carros, homens, casas, canetas, etc. o relevante é o arranjo do dispositivo.

Uma das provas que o darwinismo transcende à biologia, revelando sua natureza algorítmica, foi dado por pesquisadores da Universidade Estadual de Michigan e do Caltech (Instituto de Tecnologia da Califórnia), nos EUA. O trabalho publicado na revista “Nature” mostra através do software Avida (dllab.caltech.edu/avida) como estruturas mais complexas podem emergir de estruturas mais simples. O programa funciona com organismos digitais, os avidianos, que se reproduzem por bipartição, estão sujeitos a mutações durante a replicação e competem num ambiente por pequenas quantidades de eletricidade conhecida como SIPs, ou seja, simulando condições necessárias ao emprego do darwinismo.

A partir de uma população primordial de avidianos com um “genoma” de 50 instruções lógicas, de geração em geração, os organismos digitais sofreram um processo acumulativo de pequenas mudanças (mutações). Certas mutações eram neutras outras prejudiciais, mas algumas permitiam ganhar maior quantidade de SIPs, dando vantagem a elas e suas descendentes. Após 350 gerações os avidianos tinham um “genoma” de 83 instruções, em média. Além disso, a maioria era capaz de fazer a mais difícil das nove operações lógicas recompensáveis pelo programa. Outro resultado do experimento foi ver que todos os avidianos passaram pelas operações mais simples antes de chegar às mais complexas, e que eles deixavam de desempenhar as operações mais complexas quando estas não davam recompensa alguma.

Mas os avidianos são só mais um dentre os exemplos de aplicações da idéia de Darwin. O professor John Holland da Universidade de Michigan (U.S.A), em suas explorações dos processos evolutivos dos seres vivos e sua possível aplicabilidade em projetos de softwares de sistemas artificiais conseguiu assimilar características cruciais da evolução natural a um algoritmo. Com a publicação de Adaptation in Natural and Artificial Systems em 1975, os Algoritmos Genéticos ganharam um grande interesse na comunidade científica. Eles têm sido utilizados eficazmente para os mais diversos problemas de otimização de soluções e aprendizagem de máquina.

A Programação Genética é outro fabuloso sucesso inspirado na Teoria da Evolução. Ela tem a finalidade de gerar automaticamente programas de computador para resolver um determinado problema. Fernanda Li Minku, do Dep. De Informática da UFPR esclarece: “A partir de uma população inicial, geralmente criada de maneira aleatória, evolui-se uma população de soluções aplicando-se operadores genéticos tais como cruzamento e mutação. O processo é guiado por uma função de adaptação (ou fitness) que mede o quanto o indivíduo é uma boa solução.” As aplicações da PG são inúmeras.

Com a PG quebramos um dos mais utilizados argumentos criacionistas, popularizado e imortalizado pelo reverendo William Paley, que poderia ser resumido em: “Vamos supor que, ao atravessar um deserto, eu encontrasse um relógio. Seria difícil imaginar que ele sempre esteve ali ou que se formou por acaso. Verificando sua arquitetura e o funcionamento de seus componentes, concluímos que o relógio precisou de um relojoeiro, que o projetou com uma finalidade. O mesmo raciocínio pode ser feito para a vida, ao verificar sua complexidade, muito superior a de um relógio, chegamos à conclusão que ela necessitou de um projetista.” A analogia de Paley é imperfeita porque simplesmente relógios não se auto-replicam, não sofrem seleção natural, não seguem os mecanismos existentes na vida. Agora e se colocássemos a analogia em moldes mais próximos? E se fosse possível que circuitos eletrônicos, programas de computadores, dentre outras coisas, possuíssem as condições necessárias para a aplicação do darwinismo? A pergunta que poderia ser considerada mera especulação, é respondida pela PG.

No artigo “Aperfeçoando Inventos”, na Scientific American Brasil nº 10, John R. Koza, inventor da PG, mostra os resultados surpreendentes que a mesma alcançou. Tendo como alicerces básicos: mutação, recombinação sexual e seleção natural, o programa darwinista criou automaticamente circuitos idênticos aos criados pela mente humana. Ele também obteve a proeza de classificar seqüências e gerar resultados que competem e às vezes superam invenções humanas em diversas áreas, como o projeto de antenas, algoritmos matemáticos e controladores multiuso. O método darwiniano conseguiu reproduzir inventos idênticos a 15 projetos previamente elaborados pelas cabeças mais criativas e inteligentes de alguns institutos de pesquisas, como o Negative Feedback Amplifier (AT&T) e o Circuito Integrado Analógico-Digital Misto para produzir capacitância variável (IBM). Além de recriar invenções humanas, a PG também tem mérito em suas obras originais, como o Programa de Jogo de Futebol que conseguiu uma posição média concorrendo entre 34 invenções humanas na competição RoboCup 1998.

Analisando dois circuitos geradores de sinal cúbico, um inventado por um homem e outro pelo processo darwiniano, o segundo tem uma eficiência maior que o primeiro e é bem mais complicado. Porém tem uma complexidade desnecessária, ou seja, é mais complexo do que deveria ser, contendo partes redundantes como um transistor que nada contribui para seu funcionamento. Seria uma espécie de “órgão vestigial”. Não é sensato para um engenheiro gastar mais que o necessário, como o que rege esse sistema não é uma inteligência, isso faz com que ele seja eficaz sem que necessariamente obedeça a critérios que esperamos de um engenheiro. A PG tem demonstrado que o processo evolutivo, autômato e irracional, pode muitas vezes substituir e até superar um projetista racional, para desespero dos seguidores de Paley.

O Darwinismo há muito tempo ultrapassou as barreiras da biologia e é um processo que prescinde de um designer, exatamente pela sua natureza algorítmica. Como Dennet enfatiza, um algoritmo é dotado de “irracionalidade subjacente”, por mais brilhante que o desenho do procedimento seja ou por mais brilhante que sejam os resultados produzidos, o mecanismo responsável continua sendo irracional. Dadas as condições necessárias, a evolução pode ser aplicada dos avidianos até funções matemáticas e algoritmos, de circuitos eletrônicos até games de futebol. Uma das únicas coisas que parecem não evoluir é a mente de fundamentalistas criacionistas.

Bibliografia:

Minku FL. Chameleon: uma ferramenta de programação genética orientada a Gramáticas. Curitiba, PR.

Dennet D. (1998). A Perigosa Idéia de Darwin. ROCCO.

Koza JR, Keane MA, Streeter MJ. (2003). Aperfeiçoando Inventos. Scientific American Brasil 10: 60-67.

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Como citar esse documento


Vasconcelos, L. (2004) O darwinismo como algoritmo. Projeto Evoluindo - Biociência.org. [http://www.evoluindo.biociencia.org/algoritmo.htm]

[Luis Dantas]

Tem razão. é o mais provável.

[Insane_Boy]

Só pra constar: Eu me impressionei com o tópico, pois na minha opnião os algoritmos genéticos são a maior prova de que Darwin estava certo, e não o contrário, que o nosso querido amiguinho deturpador queria apresentar.

[Apo]

Só pra constar: Eu me impressionei com o tópico, pois na minha opnião os algoritmos genéticos são a maior prova de que Darwin estava certo, e não o contrário, que o nosso querido amiguinho deturpador queria apresentar.

Deus criou os algoritmos genéticos!!!111 AHÁ!!!!

[Insane_Boy]

Só pra constar: Eu me impressionei com o tópico, pois na minha opnião os algoritmos genéticos são a maior prova de que Darwin estava certo, e não o contrário, que o nosso querido amiguinho deturpador queria apresentar.

Deus criou os algoritmos genéticos!!!111 AHÁ!!!!

ENTAUN DEUS CRIOU A EVOLUSSAUN!!!111 AHÁ!!1

I AGORA CETICUS?!!1

OBS: Isto que eu chamo de "duplipensar".

[mi9]

Tem razão. é o mais provável.

é o Danniel... impio... Buckaroo banzai. Um evo xiita... irónico.

[docdeoz]

O Darwinismo como Algoritmo

Por Leonardo Vasconcelos, 2004.

Desde de que publicou “A Origem das Espécies”, o cientista inglês Charles Darwin passou a ser o nome que mais criou polêmica na história da ciência. A idéia de que as espécies não foram criadas do jeito que as conhecemos mas sim evoluíram de outras espécies ao longo de um extenso período de tempo e, além disso, por mecanismos autônomos que prescindem de um “projetista”, é o maior motivo da ojeriza que o naturalista exerce entre boa parte dos religiosos. Porém, ao contrário das expectativas criacionistas, o darwinismo tem demonstrado-se muito maior do que as pretensões do próprio Darwin.

No livro “A Perigosa Idéia de Darwin”, o filósofo Daniel Dennet comenta as repercussões do darwinismo além da esfera da biologia. E o principal ponto de seu livro é que o dispositivo darwinista pode ser concebido como um algoritmo: “O poder teórico do esquema abstrato de Darwin era devido a vários aspectos que ele identificou com bastante firmeza, [...], mas lhe faltou a terminologia para descreve-lo explicitamente. Hoje é possível captar esses aspectos em um único termo. Darwin havia descoberto o poder de um algoritmo.” Segundo Guimarães (1995): "Um algoritmo é a descrição de um padrão de comportamento, expresso em termos de um repertório bem definido e finito de ações "primitivas", das quais damos por certo que elas podem ser executadas." Em outras palavras, um algoritmo é uma seqüência ordenada, finita e objetiva de passos que levam a um determinado resultado. Dennet ressalta uma característica importante do algoritmo: a neutralidade do substrato. “A eficiência do procedimento deve-se à sua estrutura lógica, não às eficiências causais dos materiais usados na comprovação, desde que as eficiências causais permitam seguir exatamente as etapas prescritas.”, salienta o filósofo. Não importa se utilizamos o algoritmo da divisão longa com carros, homens, casas, canetas, etc. o relevante é o arranjo do dispositivo.

Uma das provas que o darwinismo transcende à biologia, revelando sua natureza algorítmica, foi dado por pesquisadores da Universidade Estadual de Michigan e do Caltech (Instituto de Tecnologia da Califórnia), nos EUA. O trabalho publicado na revista “Nature” mostra através do software Avida (dllab.caltech.edu/avida) como estruturas mais complexas podem emergir de estruturas mais simples. O programa funciona com organismos digitais, os avidianos, que se reproduzem por bipartição, estão sujeitos a mutações durante a replicação e competem num ambiente por pequenas quantidades de eletricidade conhecida como SIPs, ou seja, simulando condições necessárias ao emprego do darwinismo.

A partir de uma população primordial de avidianos com um “genoma” de 50 instruções lógicas, de geração em geração, os organismos digitais sofreram um processo acumulativo de pequenas mudanças (mutações). Certas mutações eram neutras outras prejudiciais, mas algumas permitiam ganhar maior quantidade de SIPs, dando vantagem a elas e suas descendentes. Após 350 gerações os avidianos tinham um “genoma” de 83 instruções, em média. Além disso, a maioria era capaz de fazer a mais difícil das nove operações lógicas recompensáveis pelo programa. Outro resultado do experimento foi ver que todos os avidianos passaram pelas operações mais simples antes de chegar às mais complexas, e que eles deixavam de desempenhar as operações mais complexas quando estas não davam recompensa alguma.

Mas os avidianos são só mais um dentre os exemplos de aplicações da idéia de Darwin. O professor John Holland da Universidade de Michigan (U.S.A), em suas explorações dos processos evolutivos dos seres vivos e sua possível aplicabilidade em projetos de softwares de sistemas artificiais conseguiu assimilar características cruciais da evolução natural a um algoritmo. Com a publicação de Adaptation in Natural and Artificial Systems em 1975, os Algoritmos Genéticos ganharam um grande interesse na comunidade científica. Eles têm sido utilizados eficazmente para os mais diversos problemas de otimização de soluções e aprendizagem de máquina.

A Programação Genética é outro fabuloso sucesso inspirado na Teoria da Evolução. Ela tem a finalidade de gerar automaticamente programas de computador para resolver um determinado problema. Fernanda Li Minku, do Dep. De Informática da UFPR esclarece: “A partir de uma população inicial, geralmente criada de maneira aleatória, evolui-se uma população de soluções aplicando-se operadores genéticos tais como cruzamento e mutação. O processo é guiado por uma função de adaptação (ou fitness) que mede o quanto o indivíduo é uma boa solução.” As aplicações da PG são inúmeras.

Com a PG quebramos um dos mais utilizados argumentos criacionistas, popularizado e imortalizado pelo reverendo William Paley, que poderia ser resumido em: “Vamos supor que, ao atravessar um deserto, eu encontrasse um relógio. Seria difícil imaginar que ele sempre esteve ali ou que se formou por acaso. Verificando sua arquitetura e o funcionamento de seus componentes, concluímos que o relógio precisou de um relojoeiro, que o projetou com uma finalidade. O mesmo raciocínio pode ser feito para a vida, ao verificar sua complexidade, muito superior a de um relógio, chegamos à conclusão que ela necessitou de um projetista.” A analogia de Paley é imperfeita porque simplesmente relógios não se auto-replicam, não sofrem seleção natural, não seguem os mecanismos existentes na vida. Agora e se colocássemos a analogia em moldes mais próximos? E se fosse possível que circuitos eletrônicos, programas de computadores, dentre outras coisas, possuíssem as condições necessárias para a aplicação do darwinismo? A pergunta que poderia ser considerada mera especulação, é respondida pela PG.

No artigo “Aperfeçoando Inventos”, na Scientific American Brasil nº 10, John R. Koza, inventor da PG, mostra os resultados surpreendentes que a mesma alcançou. Tendo como alicerces básicos: mutação, recombinação sexual e seleção natural, o programa darwinista criou automaticamente circuitos idênticos aos criados pela mente humana. Ele também obteve a proeza de classificar seqüências e gerar resultados que competem e às vezes superam invenções humanas em diversas áreas, como o projeto de antenas, algoritmos matemáticos e controladores multiuso. O método darwiniano conseguiu reproduzir inventos idênticos a 15 projetos previamente elaborados pelas cabeças mais criativas e inteligentes de alguns institutos de pesquisas, como o Negative Feedback Amplifier (AT&T) e o Circuito Integrado Analógico-Digital Misto para produzir capacitância variável (IBM). Além de recriar invenções humanas, a PG também tem mérito em suas obras originais, como o Programa de Jogo de Futebol que conseguiu uma posição média concorrendo entre 34 invenções humanas na competição RoboCup 1998.

Analisando dois circuitos geradores de sinal cúbico, um inventado por um homem e outro pelo processo darwiniano, o segundo tem uma eficiência maior que o primeiro e é bem mais complicado. Porém tem uma complexidade desnecessária, ou seja, é mais complexo do que deveria ser, contendo partes redundantes como um transistor que nada contribui para seu funcionamento. Seria uma espécie de “órgão vestigial”. Não é sensato para um engenheiro gastar mais que o necessário, como o que rege esse sistema não é uma inteligência, isso faz com que ele seja eficaz sem que necessariamente obedeça a critérios que esperamos de um engenheiro. A PG tem demonstrado que o processo evolutivo, autômato e irracional, pode muitas vezes substituir e até superar um projetista racional, para desespero dos seguidores de Paley.

O Darwinismo há muito tempo ultrapassou as barreiras da biologia e é um processo que prescinde de um designer, exatamente pela sua natureza algorítmica. Como Dennet enfatiza, um algoritmo é dotado de “irracionalidade subjacente”, por mais brilhante que o desenho do procedimento seja ou por mais brilhante que sejam os resultados produzidos, o mecanismo responsável continua sendo irracional. Dadas as condições necessárias, a evolução pode ser aplicada dos avidianos até funções matemáticas e algoritmos, de circuitos eletrônicos até games de futebol. Uma das únicas coisas que parecem não evoluir é a mente de fundamentalistas criacionistas.

Bibliografia:

Minku FL. Chameleon: uma ferramenta de programação genética orientada a Gramáticas. Curitiba, PR.

Dennet D. (1998). A Perigosa Idéia de Darwin. ROCCO.

Koza JR, Keane MA, Streeter MJ. (2003). Aperfeiçoando Inventos. Scientific American Brasil 10: 60-67.

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Como citar esse documento


Vasconcelos, L. (2004) O darwinismo como algoritmo. Projeto Evoluindo - Biociência.org. [http://www.evoluindo.biociencia.org/algoritmo.htm]

Há uma discussão que pode ser lida no ORKUT...

http://www.orkut.com.br/Main#CommMsgs?c ... na=1&nst=1

Não se discute aqui sobre a capacidade de joguinhos eletrônicos no DNA, mas simplesmente que AO CHEGAR AO UM ÓTIMO, O JOGUINHO PARA...

Não tem o que melhorar, e um exemplo clássico são as bactérias.

[docdeoz]

O Darwinismo como Algoritmo

Por Leonardo Vasconcelos, 2004.

Desde de que publicou “A Origem das Espécies”, o cientista inglês Charles Darwin passou a ser o nome que mais criou polêmica na história da ciência. A idéia de que as espécies não foram criadas do jeito que as conhecemos mas sim evoluíram de outras espécies ao longo de um extenso período de tempo e, além disso, por mecanismos autônomos que prescindem de um “projetista”, é o maior motivo da ojeriza que o naturalista exerce entre boa parte dos religiosos. Porém, ao contrário das expectativas criacionistas, o darwinismo tem demonstrado-se muito maior do que as pretensões do próprio Darwin.

No livro “A Perigosa Idéia de Darwin”, o filósofo Daniel Dennet comenta as repercussões do darwinismo além da esfera da biologia. E o principal ponto de seu livro é que o dispositivo darwinista pode ser concebido como um algoritmo: “O poder teórico do esquema abstrato de Darwin era devido a vários aspectos que ele identificou com bastante firmeza, [...], mas lhe faltou a terminologia para descreve-lo explicitamente. Hoje é possível captar esses aspectos em um único termo. Darwin havia descoberto o poder de um algoritmo.” Segundo Guimarães (1995): "Um algoritmo é a descrição de um padrão de comportamento, expresso em termos de um repertório bem definido e finito de ações "primitivas", das quais damos por certo que elas podem ser executadas." Em outras palavras, um algoritmo é uma seqüência ordenada, finita e objetiva de passos que levam a um determinado resultado. Dennet ressalta uma característica importante do algoritmo: a neutralidade do substrato. “A eficiência do procedimento deve-se à sua estrutura lógica, não às eficiências causais dos materiais usados na comprovação, desde que as eficiências causais permitam seguir exatamente as etapas prescritas.”, salienta o filósofo. Não importa se utilizamos o algoritmo da divisão longa com carros, homens, casas, canetas, etc. o relevante é o arranjo do dispositivo.

Uma das provas que o darwinismo transcende à biologia, revelando sua natureza algorítmica, foi dado por pesquisadores da Universidade Estadual de Michigan e do Caltech (Instituto de Tecnologia da Califórnia), nos EUA. O trabalho publicado na revista “Nature” mostra através do software Avida (dllab.caltech.edu/avida) como estruturas mais complexas podem emergir de estruturas mais simples. O programa funciona com organismos digitais, os avidianos, que se reproduzem por bipartição, estão sujeitos a mutações durante a replicação e competem num ambiente por pequenas quantidades de eletricidade conhecida como SIPs, ou seja, simulando condições necessárias ao emprego do darwinismo.

A partir de uma população primordial de avidianos com um “genoma” de 50 instruções lógicas, de geração em geração, os organismos digitais sofreram um processo acumulativo de pequenas mudanças (mutações). Certas mutações eram neutras outras prejudiciais, mas algumas permitiam ganhar maior quantidade de SIPs, dando vantagem a elas e suas descendentes. Após 350 gerações os avidianos tinham um “genoma” de 83 instruções, em média. Além disso, a maioria era capaz de fazer a mais difícil das nove operações lógicas recompensáveis pelo programa. Outro resultado do experimento foi ver que todos os avidianos passaram pelas operações mais simples antes de chegar às mais complexas, e que eles deixavam de desempenhar as operações mais complexas quando estas não davam recompensa alguma.

Mas os avidianos são só mais um dentre os exemplos de aplicações da idéia de Darwin. O professor John Holland da Universidade de Michigan (U.S.A), em suas explorações dos processos evolutivos dos seres vivos e sua possível aplicabilidade em projetos de softwares de sistemas artificiais conseguiu assimilar características cruciais da evolução natural a um algoritmo. Com a publicação de Adaptation in Natural and Artificial Systems em 1975, os Algoritmos Genéticos ganharam um grande interesse na comunidade científica. Eles têm sido utilizados eficazmente para os mais diversos problemas de otimização de soluções e aprendizagem de máquina.

A Programação Genética é outro fabuloso sucesso inspirado na Teoria da Evolução. Ela tem a finalidade de gerar automaticamente programas de computador para resolver um determinado problema. Fernanda Li Minku, do Dep. De Informática da UFPR esclarece: “A partir de uma população inicial, geralmente criada de maneira aleatória, evolui-se uma população de soluções aplicando-se operadores genéticos tais como cruzamento e mutação. O processo é guiado por uma função de adaptação (ou fitness) que mede o quanto o indivíduo é uma boa solução.” As aplicações da PG são inúmeras.

Com a PG quebramos um dos mais utilizados argumentos criacionistas, popularizado e imortalizado pelo reverendo William Paley, que poderia ser resumido em: “Vamos supor que, ao atravessar um deserto, eu encontrasse um relógio. Seria difícil imaginar que ele sempre esteve ali ou que se formou por acaso. Verificando sua arquitetura e o funcionamento de seus componentes, concluímos que o relógio precisou de um relojoeiro, que o projetou com uma finalidade. O mesmo raciocínio pode ser feito para a vida, ao verificar sua complexidade, muito superior a de um relógio, chegamos à conclusão que ela necessitou de um projetista.” A analogia de Paley é imperfeita porque simplesmente relógios não se auto-replicam, não sofrem seleção natural, não seguem os mecanismos existentes na vida. Agora e se colocássemos a analogia em moldes mais próximos? E se fosse possível que circuitos eletrônicos, programas de computadores, dentre outras coisas, possuíssem as condições necessárias para a aplicação do darwinismo? A pergunta que poderia ser considerada mera especulação, é respondida pela PG.

No artigo “Aperfeçoando Inventos”, na Scientific American Brasil nº 10, John R. Koza, inventor da PG, mostra os resultados surpreendentes que a mesma alcançou. Tendo como alicerces básicos: mutação, recombinação sexual e seleção natural, o programa darwinista criou automaticamente circuitos idênticos aos criados pela mente humana. Ele também obteve a proeza de classificar seqüências e gerar resultados que competem e às vezes superam invenções humanas em diversas áreas, como o projeto de antenas, algoritmos matemáticos e controladores multiuso. O método darwiniano conseguiu reproduzir inventos idênticos a 15 projetos previamente elaborados pelas cabeças mais criativas e inteligentes de alguns institutos de pesquisas, como o Negative Feedback Amplifier (AT&T) e o Circuito Integrado Analógico-Digital Misto para produzir capacitância variável (IBM). Além de recriar invenções humanas, a PG também tem mérito em suas obras originais, como o Programa de Jogo de Futebol que conseguiu uma posição média concorrendo entre 34 invenções humanas na competição RoboCup 1998.

Analisando dois circuitos geradores de sinal cúbico, um inventado por um homem e outro pelo processo darwiniano, o segundo tem uma eficiência maior que o primeiro e é bem mais complicado. Porém tem uma complexidade desnecessária, ou seja, é mais complexo do que deveria ser, contendo partes redundantes como um transistor que nada contribui para seu funcionamento. Seria uma espécie de “órgão vestigial”. Não é sensato para um engenheiro gastar mais que o necessário, como o que rege esse sistema não é uma inteligência, isso faz com que ele seja eficaz sem que necessariamente obedeça a critérios que esperamos de um engenheiro. A PG tem demonstrado que o processo evolutivo, autômato e irracional, pode muitas vezes substituir e até superar um projetista racional, para desespero dos seguidores de Paley.

O Darwinismo há muito tempo ultrapassou as barreiras da biologia e é um processo que prescinde de um designer, exatamente pela sua natureza algorítmica. Como Dennet enfatiza, um algoritmo é dotado de “irracionalidade subjacente”, por mais brilhante que o desenho do procedimento seja ou por mais brilhante que sejam os resultados produzidos, o mecanismo responsável continua sendo irracional. Dadas as condições necessárias, a evolução pode ser aplicada dos avidianos até funções matemáticas e algoritmos, de circuitos eletrônicos até games de futebol. Uma das únicas coisas que parecem não evoluir é a mente de fundamentalistas criacionistas.

Bibliografia:

Minku FL. Chameleon: uma ferramenta de programação genética orientada a Gramáticas. Curitiba, PR.

Dennet D. (1998). A Perigosa Idéia de Darwin. ROCCO.

Koza JR, Keane MA, Streeter MJ. (2003). Aperfeiçoando Inventos. Scientific American Brasil 10: 60-67.

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Como citar esse documento


Vasconcelos, L. (2004) O darwinismo como algoritmo. Projeto Evoluindo - Biociência.org. [http://www.evoluindo.biociencia.org/algoritmo.htm]

Há uma discussão que pode ser lida no ORKUT...

http://www.orkut.com.br/Main#CommMsgs?c ... na=1&nst=1

Não se discute aqui sobre a capacidade de joguinhos eletrônicos no DNA, mas simplesmente que AO CHEGAR AO UM ÓTIMO, O JOGUINHO PARA...

Não tem o que melhorar, e um exemplo clássico são as bactérias.

[docdeoz]

Há uma discussão que pode ser lida no ORKUT...

http://www.orkut.com.br/Main#CommMsgs?c ... na=1&nst=1

Não se discute aqui sobre a capacidade de joguinhos eletrônicos no DNA, mas simplesmente que AO CHEGAR AO UM ÓTIMO, O JOGUINHO PARA...

Não tem o que melhorar, e um exemplo clássico são as bactérias.

[docdeoz]

Acho que deu uns duplos cliques aqui... Gentileza da moderação corrigir pois me perdi por aqui...

De qualquer maneira o artigo que citei é bem superior aos artigos postados aqui...

O artigo citado acima é pífio...

[Apo]

Nossa, esta aí do algoritmo genético se aproxima muito de um monte de asneiras metafísicas e teístas. Quanta viagem pra pouca aplicação prática.

[Reid]

Nossa, esta aí do algoritmo genético se aproxima muito de um monte de asneiras metafísicas e teístas. Quanta viagem pra pouca aplicação prática.

99,9% de tudo que vem da religao/"deus" tem aplicação pratica nula