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junio 2016
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En un artículo anterior, discurrí acerca de unas pocas observaciones sobre una cuestiónoperativa para la tesis del diseño inteligente — ¿Es el D.I. ciencia? Las discusiones acerca de esta cuestión a menudo quedan enmarañados en medio de la más amplia batalla entre cosmovisiones entre aquellos que están abiertos a una evidencia científica en pro de un diseño inteligente del cosmos y de la vida y aquellos que rehúsan considerar tal posibilidad.

Aquí voy a examinar brevemente una segunda cuestión, que se plantea mucho menos frecuentemente, pero que parece probable que dé unas interesantes respuestas.

¿Es la biología una ingeniería?

La ingeniería ofrece nuevas perspectivas en biología, y está ya generando nuevos resultados. Este método está recibiendo una creciente atención, y debido a que está un poco más apartado de los intereses de las cosmovisiones, puede llevar a una situación de menor polémica, al menos por un cierto tiempo.

Contemplemos la fotografía que encabeza este artículo, y preguntemos: ¿Cuál es el objeto mejor diseñado que tenemos a la vista, el puente, o el árbol? Si el lector responde que el puente, debería reconsiderar su respuesta. Es fácil que el árbol no llame tanto la atención y no se piense en él como un objeto diseñado, pero la moderna biología nos impulsa a reconsiderar esta manera de pensar.

De hecho, la vida lleva todas las improntas del diseño más refinado. La ingeniería tiene que ver con dominar la caja de herramientas de la naturaleza para producir maquinarias o sistemas que cubran unas necesidades específicas o que consigan diversas aplicaciones. Esto involucra la gestión de sistemas a lo largo de su ciclo de vida —el diseño, la fabricación, operación, el mantenimiento, la adaptación continua cuando cambien las necesidades, y el desmantelamiento.

Pero los sistemas vivientes son mucho más que máquinas o estructuras individuales. La ingeniería de sistemas es una subdisciplina de la ingeniería que trata específicamente del todo además de las partes.

El Manual de Ingeniería de Sistemas de la NASA describe lo que está involucrado en ello:

La ingeniería de sistemas es una aproximación metódica y disciplinada al diseño, plasmación, gestión técnica, operación y desmantelamiento de un sistema. Un «sistema» es una construcción o colección de diferentes elementos que producen conjuntamente unos resultados que no se podrían obtener mediante los elementos por sí mismos. Los elementos, o partes, pueden incluir personas, maquinaria, software, instalaciones, modos de actuar y documentos; es decir, todo aquello necesario para producir resultados a nivel del sistema. Los resultados incluyen cualidades, propiedades, características, funciones, comportamientos y rendimientos a nivel del sistema. El valor añadido por el sistema como un todo, más allá de lo que las partes contribuyen independientemente, es generado primordialmente por la relación entre las partes; es decir, cómo están interconectadas. Es una manera de contemplar «el gran conjunto» cuando se toman decisiones técnicas. Es una manera de conseguir unos requisitos de rendimientos funcionales, físicos y operacionales en el medio de uso deseado durante la vida planeada de los sistemas. En otras palabras, la ingeniería de sistemas es una forma lógica de pensamiento.

La ingeniería de sistemas es el arte y la ciencia de desarrollar un sistema operable capaz de satisfacer requisitos dentro de unos límites a menudo contrapuestos. La ingeniería de sistemas es una disciplina holista, integradora, donde las contribuciones de los ingenieros estructurales, ingenieros eléctricos, diseñadores de mecanismos, ingenieros energéticos, ingenieros de factor humano, y muchas otras disciplinas, se evalúan y equilibran entre ellas para producir un todo coherente que no quede dominado por la perspectiva de una sola disciplina.

La ingeniería de sistemas busca un diseño seguro y equilibrado ante intereses contrapuestos y limitaciones múltiples, a veces en conflicto. El ingeniero de sistemas tiene que desarrollar la capacidad y el instinto para identificar y concentrar los esfuerzos en evaluaciones para optimizar el diseño global y no favorecer un sistema/subsistema a costa de otro.

Aquí tenemos mucho que absorber:
  • El propósito de la Ingeniería de Sistemas es un sistema funcional comprendido por muchas partes, que cumple unos requisitos específicos. El criterio principal de éxito es si y cuan bien el sistema global realiza las funciones deseadas.
  • El éxito se puede medir de múltiples formas, no solamente incluyendo si el sistema cumple las funciones y los comportamientos deseados, sino también por las mediciones de rendimiento como efectividad y eficiencia.
  • Se debe considerar el ciclo de vida completo del sistema, desde el diseño a la construcción hasta el desmantelamiento.
  • El sistema como un todo tiene que conseguir resultados que no pueden conseguirse por las partes componentes por sí solas.
  • El valor del sistema como un todo se deriva mayormente de las relaciones entre las partes — la manera en que están estructuradas y cómo interaccionan.
  • La Ingeniería de Sistemas es una manera de pensar (p.ej., acerca del todo en el diseño de las partes).
  • La Ingeniería de Sistemas demanda generalmente equilibrar restricciones en conflicto para conseguir un todo coherente.
  • La Ingeniería de Sistemas es inherentemente multidisciplinar.

Resumiendo, la Ingeniería de Sistemas involucra un trabajo muy duro para conseguir un sistema complejo que cumpla un propósito deseado.

El vínculo con la biología

La biología está repleta de sistemas complejos de esta clase. Cada uno de ellos comprende una cantidad de partes componentes combinadas de unas maneras precisas para conseguir una cantidad de funciones y comportamientos complejos e interactivos. Cada uno de ellos tiene que funcionar a lo largo de un ciclo vital multifacético.

La presencia de la ingeniería en la biología es tan omnipresente, distintiva e indiscutible que es difícil para los investigadores biólogos describir sus descubrimientos sin recurrir a términos y analogías de ingeniería.

De hecho, a lo largo de las dos últimas décadas, ha hecho acto de presencia un productivo nuevo paradigma de investigación conocido como biología de sistemas. En este campo, los biólogos adoptan una aproximación radical a su investigación aplicando disciplinas y modelos de ingeniería al estudio de la biología. Este método está produciendo unos apasionantes nuevos descubrimientos con un ritmo acelerado. (Para más acerca de ello, véase «Systems Biology as a Research Program for Intelligent Design [La biología de sistemas como programa de investigación para el Diseño Inteligente]», de David Snoke.)

La comunidad médica también está haciéndose oír. El doctor Howard Glicksman, médico dedicado al cuidado paliativo, ha escrito una serie de artículos en Evolution News titulados «The Designed Body [El cuerpo, diseñado]», que describe los complejos sistemas y las complejas interacciones que se necesitan para mantener la vida humana, donde los fallos llevan a la muerte. El Dr Glicksman presenta un argumento comprensible y convincente en pro de un ajuste fino exquisito de los muchos sistemas jerárquicos que hacen que la vida humana pueda funcionar.

Es innegable que los sistemas que observamos en biología son unos sistemas de sistemas complejos, jerárquicos, finamente ajustados y coordinados. Para que la vida pueda existir en absoluto, por no decir para que prospere, estos sistemas tienen que ser diseñados con precisión, eficiencia, elegancia y una amplitud de función que no encuentra nada parecido en la ingeniería humana.

La perspectiva de la ingeniería

Así, para comprender los sistemas biológicos, parece esencial adoptar una perspectiva de ingeniería, y esto exige un enfoque verdaderamente de arriba abajo. El desafío de la ingeniería a la biología es, de hecho, realizar la retroingeniería de los sistemas de sistemas de la vida.

Para lograr esto, parece que lo mejor es comenzar con el fin a la vista.

¿Cuáles son las funciones exactas que tienen que realizar los sistemas de sistemas de la vida para ser y mantenerse vivos?
  • ¿Qué funciones son necesarias para soportar la vida?
  • ¿Qué sistemas y subsistemas en un organismo proporcionan cuáles de esas capacidades?
  • ¿Qué sistemas y subsistemas son necesarios para soportar, operar, mantener o prevenir fallos en cada una de esas capacidades?
  • ¿Cómo coordinan sus actividades todos esos sistemas y subsistemas?
  • ¿Qué información y maquinaria se necesitan para soportar todo lo anterior a lo largo de todo el ciclo de vida de un organismo?

Con una mejor comprensión de las capacidades, información y maquinaria que tiene que estar ahí, los investigadores biólogos quedarán mejor equipados para saber qué es lo que están buscando, y qué es lo que están viendo.

Según la comunidad investigadora sigue llenando los vacíos acerca de cómo funciona la biología, iremos mejorando en nuestra capacidad de responder a dos adicionales e intrigantes interrogantes. Cada uno es importante, aunque nos llevan en unas direcciones completamente diferentes.

¿Cómo podemos imitar el diseño de ingeniería en biología?

Debido a que muchos de los anteriores interrogantes no tienen todavía respuesta, podemos predecir con toda confianza que la investigación biológica descubrirá muchos, muchos más mecanismos, información, componentes, programas, integraciones y capacidades ajustados finamente. Se harán posibles nuevos descubrimientos técnicos al emular a la ingeniería biológica en sistemas de diseño humano. Por ejemplo, la información codificada en la vida parece ser más compacta, eficiente y mejor integrada que en cualesquiera sistemas actuales diseñados por humanos.

¿Es posible tener diseño de ingeniería sin un ingeniero?

Esta pregunta eleva la dificultad de la famosa declaración de Richard Dawkins acerca de «apariencia de diseño sin un diseñador». ¿Es posible obtener una apariencia de ingeniería sin un ingeniero? Esto parece ser cualitativamente más problemático.

Así, una vez más, nos enfrentamos cara a cara con la cuestión de la cosmovisión. Pero quizá una perspectiva desde la ingeniería nos pueda proporcionar un marco adecuado para catalogar y comprender las verdaderas complejidades de la función y de la integración, de las máquinas y de la información, cosas que deben ser explicadas.

La dificultad será seguramente que la ingeniería es una actividad guiada por un propósito. La ingeniería es un proceso por el que se consigue el resultado deseado, de modo que es inherentemente teleológico. En cambio, el materialismo exige causalidad sin intencionalidad o propósito. En esencia, los materialistas tienen que conjurar una fuerza causal que pueda escribir programas, pero desprovista de mente. (Para más acerca de esto, véase «El Gran Desafío a la Evolución», mi artículo acerca de las clases de fuerzas causales.)

La biología es algo demasiado importante para dejarla a los biólogos

Es indiscutible que la biología trata de sistemas de sistemas interactivos complejos con un ajuste fino. Como este es precisamente el campo de la ingeniería, parece sencillamente normal que se precise de las disciplinas y del conocimiento experto de la ingeniería para comprender el todo. Sin la perspectiva de la ingeniería, seguramente sucederá que las cuestiones fundamentales, y sus respuestas, queden dejadas de lado.

Como lo observó una vez Philip Johnson, ningún nivel de conocimiento experto de las propiedades químicas de la tinta y del papel prepararán de manera adecuada a nadie para estudiar el significado y la hermosura de los sonetos de Shakespeare. La información y el medio en el que es representada son construcciones diferentes, y cada una demanda una clase diferente de investigación.

De forma parecida, el desentrañado de las complejidades de la biología demandará un conocimiento experto que trascienda a las descripciones, y que explore la imagen más completa del significado y de los resultados.

Hay muchas buenas preguntas que hacer todavía, y muchas, muchas más respuestas que encontrar. Una buena dosis de conocimiento experto de ingeniería ayudará en gran manera para conseguir este fin.




Nota del Director de ENV: Estamos complacidos de dar la bienvenida a Steve Laufmann como nuevo contribuidor. Laufmann es un consultor en el creciente campo de Arquitectura de la Empresa, que trata del diseño de sistemas de información compuestos muy extensos y muy complejos que se coordinan para realizara tareas específicas en medios rigurosos.

En un reciente artículo en ENV, el matemático Granville Sewell planteaba una intrigante pregunta:

En el actual debate entre Darwinismo y Diseño Inteligente, el argumento de más peso que presentan los darwinistas es éste: En todos los otros campos de la ciencia, el naturalismo ha sido espectacularmente eficaz; entonces, ¿por qué debería ser diferente el caso de la biología evolutiva? Incluso la mayoría de los científicos que dudan de la explicación darwinista de la evolución están confiados en que la ciencia llegará en su momento a una explicación más verosímil. Esta es la manera en que funciona la ciencia. Si una teoría fracasa, buscamos otra; ¿por qué iba a ser diferente en el caso de la evolución? [Énfasis añadido]

El artículo del doctor Sewell exploraba principalmente un razonamiento basado en la entropía y la teoría. Desde mi propia perspectiva como arquitecto de grandes sistemas de información, me gustaría sugerir una respuesta diferente (aunque complementaria).

Entra la información, el escenario queda completo

La biología evolutiva era mucho como las otras ciencias hasta la década de 1950, cuando se descubrieron las capacidades de transportar información del ADN y del ARN en el interior de células vivientes.

Estos descubrimientos llevaron a un cambio fundamental de la biología. Y según la carga de información se va descifrando más y más, vamos contemplando instrucciones de ensamblaje, circuitos de activación, secuencias de programación y paquetes de mensajes cada vez más complejos e interdependientes. Esta información se decodifica y es objeto de operación por parte de máquinas moleculares de una complejidad similar, y el conjunto (información + máquinas) es autogenerante, autosustentante y autorreplicante.

La información tiene unas propiedades fascinantes:
  • Tiene que realizar una cantidad pasmosa de funciones complejas a fin de crear, sustentar y replicar la vida. Cada función exige distintos múltiples programas o secuencias para las diversas fases de su ciclo vital: ensamblaje, operación, orquestación compleja con otras funciones, detección y corrección de errores, replicación, etc. Estos son unos tipos de actividades funcionalmente distintos, de modo que es cosa casi cierta que están codificados por separado, quizá con unas estructuras de codificación y mecanismos completamente diferentes. 
  • No tiene ningún valor sin una compleja colección de máquinas moleculares, pero ha de incluir también las instrucciones para generar dichas mismas máquinas. El resultado es una inmensa y compleja coreografía de unas informaciones separadas pero interrelacionadas y de máquinas moleculares. Ninguna de las partes puede funcionar sin la otra —un gigantesco problema tipo el huevo y la gallina.
  • Exhibe las propiedades de diseño de los mejores sistemas de software de producción humana, pero sus capacidades se extienden mucho más allá de cualesquiera sistemas de diseño humano. Por ejemplo, ningún sistema de diseño humano es capaz de autorreplicar tanto el software que opera sobre la máquina como la maquinaria que decodifica el software.

Además, basado en la funcionalidad observada en los organismos vivos, hay muchos tipos aún no descubiertos de información que tienen que estar presentes en una célula viviente, pero que todavía no se han decodificado o comprendido todavía.

La kinesina ofrece un fascinante ejemplo de información no descubierta en acción. ¿Qué programas y maquinaria se necesitan para ensamblar la estructura y la función de la kinesina? ¿Qué información se necesita para que la kinesina consiga sus funciones de tiempo de ejecución? ¿Cómo sabe la kinesina adónde ir para recoger una carga, qué carga recoger, qué camino emprender, y adónde descargar su carga? ¿Cómo sabe lo que debe hacer a continuación? Toda esta funcionalidad demanda información, que tiene que estar codificada en alguna parte.

De hecho, el nivel de complejidad va aumentando monotónicamente sin fin a la vista.

Sin ninguna posibilidad de que nuevos descubrimientos lleguen nunca a disminuir la complejidad observada, no puede pasar mucho tiempo antes que veamos un giro sísmico en el paradigma de investigación —gracias al estudio de sistemas biológicos que contienen información, al estudio de los sistemas de información que aparecen codificados en la biología.

Requisitos causales y fuerzas causales

Aparte del evidente (e intrigante) desafío para comprender la enorme complejidad de la carga de información de la vida, la evolución pretende explicar sus orígenes.

El origen de la vida es quizás el ejemplo más patente del formidable obstáculo que presenta la información a las explicaciones evolucionistas. Primero de todo, la vida exige todo lo siguiente:
  • Programas y secuenciado suficientemente complejos para dar soporte al primer ciclo vital completo de la vida (es decir: las instrucciones tienen que ser completas y correctas).
  • Maquinaria suficiente para interpretar el programa y para operar la vida (es decir: las instrucciones tienen que producir un efecto apropiado. 
  • Suficientes programas y maquinaria para replicar tanto los programas como la maquinaria (es decir: las instrucciones se tienen que transmitir a la siguiente generación).
Y todo esto tuvo que estar presente al mismo tiempo, en el mismo lugar, en al menos un instante en la historia, momento en el que el todo debe haber sido de alguna manera animado para crear la vida. Y todo esto, por definición, tuvo que ocurrir antes que un organismo se pueda reproducir. Sin reproducción no hay posibilidad de acumular función, de simple a complejo, como lo exige la evolución. Por ello, los programas tienen que haber contenido toda la complejidad necesaria para la primera vida en su comienzo.

Así, por definición, los programas y la maquinaria mínimos que se exigen para la primera vida tienen que haber sido anteriores a ningunas capacidades creativas (reales o imaginadas) de los procesos darwinistas.

Además, por cuanto la información necesaria para la primera vida tuvo que ser recogida antes de la animación de la primera vida, la carga de información mínima tiene que haber sido anterior a la primera vida biológica. Y por ello tiene que haber derivado de una fuente más allá de la biología tal como la conocemos.

Esto plantea un rompecabezas causal para la biología evolutiva. Porque sólo hay dos clases conocidas de fuerzas causales, y éstas tienen unas cualidades espectacularmente diferentes.

Primero, tenemos las leyes físicas, que incluyen las matemáticas, la física y la química. Dichas leyes son repetibles (es decir: las mismas entradas producen siempre los mismos resultados) y sin propósito (es decir: las mismas entradas producen los mismos resultados, sin importar quién quede perjudicado). Su repetibilidad hace que la ciencia sea efectiva. Pero las leyes físicas no son capaces de actuar con intención, lo que limita sus capacidades creativas.

Operando dentro de las leyes físicas hay sucesos aleatorios que pueden cambiar la carga de información de la vida de diversas maneras, Pero quedan limitadas por las mismas leyes físicas, de modo que son igualmente incapaces de actuar intencionadamente. Los sucesos aleatorios no pueden generar información compleja, excepto en dos circunstancias: (a) que haya alguna noción de un resultado deseable, y (b) que cualquier «ganancia positiva» hacia dicho resultado quede protegido de degradaciones aleatorias mediante algún mecanismo externo. Estas dos circunstancias especiales exigen intencionalidad, que las leyes físicas no pueden ofrecer.

Segundo, hay causas inteligentes, que tienen un propósito, y que por ello no son generalmente repetibles. La creación de una programación compleja exige una irrepetibilidad. Mientras que las causas inteligentes son capaces de generar el tipo correcto de información, es difícil identificar cuándo y cómo tuvieron lugar sus acciones, o cuál puede haber sido su intención. Todas las ciencias que se ocupan de causas inteligentes (p. ej., la arqueología), resultan más difíciles debido a su irrepetibilidad.

Una inminente crisis de la actual cosmovisión

La búsqueda en pos de una causa llena de propósito anterior a la biología como la conocemos lleva inevitablemente la conversación a la metafísica. Y esto sitúa la evolución (y la biología) en el centro de un conflicto entre cosmovisiones.

Para los materialistas, la primera clase de fuerza causal es insuficiente, y la segunda resulta inaceptable. Así, los biólogos materialistas se ven empujaos a buscar una tercera clase de fuerza causal —que funcione sin propósito (exigido para mantener una filosofía materialista), pero que produzca resultados llenos de propósito (exigido para ajustarse al mundo observado). Pero no se han propuesto ningunas candidatas a fuerzas razonables.

De modo que los materialistas se encuentran con una creciente disonancia entre su compromiso filosófico y la programación compleja de la filosofía. Al ir aumentando la calidad y cantidad de los programas interdependientes y de la maquinaria de procesado que se van descubrimiento, la verosimilitud de la causación material se va debilitando. Así, la posición materialista es débil, y va en la dirección equivocada (desde su perspectiva).

Por otra parte, para cualquiera que no esté plenamente comprometido con la filosofía materialista, las opciones son mucho más interesantes. Para quienes estén dispuestos a considerar la segunda clase de fuerzas causales, las cosas comienzan a tomar forma, y la disonancia se disipa.

Para los teístas, la segunda clase de fuerza causal no es solamente aceptable, sino esperada. Además, los teístas no se sienten sorprendidos de saber que las fuerzas causales en la clase n.º 1 tienen un ajuste fino para hacer posible la vida, y no tienen problema alguno con la noción de que los sucesos aleatorios sean más susceptibles de destruir información que de crearla (p. ej., hay muchos más programas posibles no funcionales que programas funcionales).

Los descubrimientos continuados acerca de la naturaleza de la información en el fundamento de la vida presentan un obstáculo creciente para la cosmovisión materialista, pero son crecientemente favorables a cualquier cosmovisión abierta a una inteligencia prebiológica con algunos medios para ensamblar los programas y la maquinaria mínimos exigidos para la primera vida.

Y esto genera una colisión entre cosmovisiones.

El gran desafío a la evolución

La biología molecular está caracterizada por un aumento de los interrogantes y un encogimiento de las respuestas.

Es algo así como aquel tipo que, después de desamarrar su barca, se encuentra con un pie en el muelle y otro pie en la barca. Al ir aumentando la distancia, se va haciendo más difícil ignorar el problema. Más incómodo. Y el tiempo se va acabando.

Y este es el gran desafío a la evolución. Sencillamente, los complejos programas y las asombrosas máquinas moleculares en el seno de la vida no se pueden explicar mediante ninguna teoría de evolución, vigente o propuesta, ni por ninguna otra causa completamente material. Los defensores del materialismo no pueden ocultar esta realidad durante mucho más tiempo. Ni la estridencia de sus argumentos ni ningún nivel de hostilidad pueden cambiar la realidad de que los datos se movilizan en contra de ellos.

Pocas veces se ha encontrado ningún campo de la ciencia con cuestiones tan difíciles, o que penetran tan profundamente en las cosmovisiones, mentes y corazones de las personas reflexivas.

La tesis evolucionista se encuentra en el centro de un debate bipolar —con demasiado para explicar, en demasiado poco tiempo, con una capacidad causal insuficiente, y con tantos espectadores, y con tanto en juego.

Esto, diría yo, es lo que hace diferente a la evolución.


Nota del Director: Steve Laufmann es un consultor en el creciente campo de Arquitectura de la Empresa, que trata del diseño de sistemas de información compuestos muy extensos y muy complejos que se coordinan para realizar tareas específicas en medios rigurosos.

Se ha dicho por mucho tiempo que el camino a las respuestas correctas se encuentra haciendo las preguntas correctas. Unas preguntas mejores tienden a dar mejores respuestas. Unas preguntas no tan buenas pueden dar pocos resultados, e incluso a ocultar las respuestas. Algunas preguntas sirven para iluminar, otras oscurecen.

El diseño inteligente suscita (al menos) dos preguntas fundamentales. Abordaré brevemente la primera de estas aquí, y la segunda en un artículo posterior. Primero:

¿Es ciencia el Diseño Inteligente?

Esta pregunta es fundamental en el debate existente acerca del D.I. Se argumenta con frecuencia, a veces de manera estridente, y ocasionalmente de forma correcta. Debido a que este tema ha sido cubierto en muchas ocasiones en este foro y en otros, presentaré aquí solamente cinco observaciones acerca de cómo se plantea, debate y responde a esta cuestión.
1. La respuesta es sí, el diseño inteligente es ciencia, aunque no todos lo saben todavía. 
Sin embargo, las razones detrás de esto no se comprenden ni de manera amplia ni bien. En mi experiencia, hay dos áreas comunes de malos entendidos:

En primer lugar, muchos intentan aplicar criterios de demarcación que no son apropiados para las ciencias históricas. Hay criterios de demarcación, como observabilidad, susceptibilidad de ensayo, falsabilidad, capacidad predictiva y repetibilidad, que no se aplican de manera general a las causas de sucesos no observados y no repetibles en el pasado. Esto es tan cierto de los sucesos aleatorios que postula la teoría darwinista como de las acciones de un agente inteligente en el D.I. Además, mayormente, los filósofos de la ciencia han abandonado los criterios de demarcación porque hay demasiadas excepciones a tales reglas.

En segundo lugar, relativamente pocas personas están versadas en las sutilezas metodológicas de las ciencias históricas, de modo que no las aplican apropiadamente al D.I.
2. La disputa sobre el D.I. tiene más que ver con la definición de ciencia que con ningún mérito científico concreto del D.I. 
Hay una cuestión central en el corazón del debate sobre los orígenes: ¿Son las fuerzas causales no inteligentes capaces de producir las complejas orquestaciones de información y de maquinarias de procesado que vemos en biología? Esas orquestaciones ocurren a niveles múltiples, desde la maquinaria molecular dentro de la célula a los complejos subsistemas del organismo (como los sistemas esquelético o circulatorio) hasta la mente humana.

Los proponentes de Darwin argumentan que la respuesta es que sí, que las fuerzas no inteligentes pueden hacer todo el trabajo necesario. Los proponentes del D.I. razonan en sentido contrario (Ver «El Gran Desafío a la Evolución» para mi perspectiva acerca de esta cuestión.)

Como ciencias históricas, tanto el darwinismo como el D.I. tratan de sucesos en el pasado, en la historia del espacio-tiempo. Todas las ciencias históricas aplican un proceso racional similar para inferior la mejor explicación (causa) para los resultados observados (efectos).

Las reglas son las mismas. El proceso es el mismo. El razonamiento sigue un camino similar. Claramente, hay una equivalencia metodológica entre el darwinismo y el Diseño Inteligente. Entonces, ¿cómo puede tener carácter científico la tesis darwinista, y no tenerlo la tesis del Diseño Inteligente?
3. La mayor parte del escándalo en contra del Diseño Inteligente se debe a un conflicto de cosmovisiones.
¿Por qué ofende la tesis del Diseño Inteligente? Respondiendo directamente, el problema reside en las respuestas que el D.I. está dispuesto a considerar, y en las implicaciones filosóficas de dichas respuestas.

Muchos científicos, y también una buena cantidad de legos en la materia, combinan la ciencia con la filosofía materialista. Muchos van más allá, y combinan la filosofía materialista con la racionalidad.

Al quedar abiertos a la posibilidad de que hubo una causa inteligente, con un pleno propósito, en la historia de la vida, el D.I. se enfrenta de cara no con la ciencia, sino con las presuposiciones del materialismo.
4. La cuestión acerca del D.I. como ciencia la plantean diferentes personas con diferentes fines.
Hay personas que quieren genuinamente comprender el D.I., y si ajusta, y en tal caso, cómo, en el estudio objetivo del mundo natural.

Hay buenas respuestas para estas personas. (Véase los enlaces más abajo, en ingles, para conseguir unos útiles recursos.)

Una segunda clase de los que preguntan está menos interesada en un diálogo productivo. Para esta clase de personas, las cuestiones acerca de la verdadera naturaleza científica del D.I. son un instrumento para alejarse de cualquier conversación seria acerca de la detectabilidad del diseño y de la causación inteligente.

En el momento en el que la ciencia, el materialismo y la racionalidad quedan combinados en un todo, la definición de ciencia puede funcionar de dos maneras importantes: (a) como justificación suficiente para descartar las afirmaciones asociadas con el D.I., o (b), como mazo para blandirlo contra cualquiera que proponga seriamente el D.I. o que se asocie con sus proponentes, especialmente aquellos que por otra parte parecen ser unos científicos perfectamente respetables.

Una estrategia que ha resultado bastante efectiva es etiquetar como «pseudociencia» cualquier propuesta que se atreva a plantear un desafío a una perspectiva estrictamente materialista. Una vez se ha rotulado con una etiqueta menospreciativa, se pueden descartar tranquilamente todas las cuestiones vinculadas. Esas tácticas están tan bien ensayadas que se han convertido en un estereotipo, a menudo una cuestión de hábito inconsciente, entre los materialistas más comprometidos.

Así, es esencial discernir los motivos detrás de las preguntas, y responder de manera apropiada. La primera clase de cuestionador quiere sinceramente comprender cómo se desarrolla el argumento. La segunda clase no comprende el desarrollo del argumento, y tampoco quiere comprenderlo.

Así, una misma pregunta puede llevar a muchas diferentes conversaciones. Pero vale la pena tener esas conversaciones en ambos casos.
5. Que la tesis del D.I. tenga carácter científico es, a cierto nivel, meramente una cuestión de categorías. 
Consideremos la cuestión de los orígenes desde otra perspectiva. ¿Qué sucedió realmente en la historia en el espacio-tiempo?

Si la tesis del D.I. es correcta y en tal caso una causa inteligente intervino en el curso de sucesos del pasado, pero la consideración de esta posibilidad no tiene carácter científico, entonces, en base a esta definición la ciencia es incapaz de abordar plenamente la cuestión de los orígenes. Como categoría de investigación, entonces, la ciencia deviene menos interesante, y es posible que se invente una nueva categoría que se parecerá exactamente a la ciencia, pero sin la rémora presuposicional del materialismo.

Si la ciencia, o al menos la biología, debe permanecer relevante en el siglo siguiente, tiene que llegar a un acuerdo con el creciente cuerpo de datos que exige reexaminar la causalidad que subyace a la información biológica y la maquinaria biológica que procesa esta información. Puede que los biólogos tengan que reconocer que han combinado la ciencia con sus prejuicios filosóficos, tengan que repensar sus favoritas presuposiciones del siglo 19, y tengan que reconsiderar los mecanismos causales que están dispuestos a aceptar, y que emprendan seguir la evidencia hacia donde ésta les lleve.

Esta es una práctica que antes era conocida como «ciencia».

Atrapados en el remolino

La tesis del D.I. puede quedar fácilmente atrapada en el remolino entre cosmovisiones en colisión. En tanto que el D.I. puede que no concuerde con las presuposiciones de alguien, esto puede que tenga más que ver con su perspectiva del universo que con el universo real.

Pero los interrogantes persisten, y el creciente cuerpo de evidencias es real. Los vacíos en la capacidad explicativa del materialismo están creciendo, y no desaparecerán sólo porque los materialistas lo deseen.

Por cuanto lo que realmente queremos saber es cómo estas cosas se originaron, parece bien razonable mantenerse abiertos a todas las explicaciones probables, al menos hasta que se puedan descartar en base de razones científicas firmes, y no por presuposiciones filosóficas.

La biología nos presenta unos profundos misterios listos para su exploración. Dado que realmente sabemos muy poco de cómo funciona la vida, y mucho menos de cómo llegó a existir, parece prudente mantener las opciones abiertas y seguir los datos. Y plantear buenas preguntas.

Para un tratamiento más a fondo del D.I. y de la ciencia, véanse los siguientes recursos:

En un artículo que seguirá, examinaré la segunda cuestión fundamental, que tiene el potencial de producir respuestas aún más interesantes.


¿Por qué los humanos preguntan por qué? Esta curiosidad impulsora, ¿refleja simplemente la superioridad intelectual de los humanos? Según la teoría evolucionista, las distinciones entre los humanos y las demás especies son cuestiones de grado, y no de tipo. ¿Qué revela la observación cuidadosa?

Aun los animales más curiosos tienden a explorar sus entornos inmediatos, incluyendo objetos (o animales) cercanos aproximadamente similares a su propio tamaño corporal. En contraste, los humanos exploran y analizan la gama completa de la realidad física, desde la parte más pequeña (como las partículas subatómicas) a la más grande (como racimos de superracimos de galaxias), sin hablar de cada cosa viva y cada parte de cada cosa viva que encuentran.

La curiosidad de otros animales se extiende poco y nada más allá del momento inmediato. Aun cuando las criaturas “almacenan” para la estación o “se preparan” para un suceso próximo, como un nacimiento, funcionan de formas modeladas por su instinto de supervivencia. Los humanos, por otra parte, quieren saber acerca de los primeros momentos de la vida, de la existencia cósmica y de los alcances más remotos del futuro. Los físicos de partículas hoy gastan miles de millones de dólares para aprender acerca de las condiciones cósmicas cuando el universo tenía sólo una fracción de segundo; otros astrónomos gastan miles de millones de dólares para aprender más acerca de cómo será el universo en un billón de billón de billón de años. La curiosidad humana se extiende aun a una esfera más allá del tiempo.

Mientras los animales intentan explorar y entender cosas y criaturas en su hábitat que puedan mantenerlos a ellos y a sus crías vivos, los seres humanos buscan los lugares más desolados y aun peligrosos sobre, dentro y más allá de la Tierra por la mera aventura y el placer de la exploración, o como parte de su imperecedera búsqueda de descifrar los misterios de su existencia. Mientras que los gatos pueden contentarse jugando con un hilo, con piedras o con un grillo saltarín, los humanos quieren entender todo lo que se puede saber acerca del hilo, las piedras y los grillos saltarines. Las aves miran los dibujos de las estrellas en el cielo nocturno para guiarlas en sus migraciones esenciales para la vida, pero los humanos buscan encontrarle sentido a los dibujos y entender la luz de las estrellas misma.

Si la diferencia entre la curiosidad humana y la de los demás animales fuera simplemente una cuestión de inteligencia superior (un supuesto beneficio para la supervivencia), uno esperaría ver que esta mayor curiosidad fuera surgiendo gradualmente en las especies animales más inteligentes y comunicativas. En cambio, vemos sólo modestos aumentos en el grado de curiosidad entre estos animales. Los delfines aprenden trucos y resuelven acertijos. Los chimpancés simplemente desarman cosas y las vuelven a armar.

Los humanos preguntan ¿Cuál es la naturaleza del universo? ¿Cuál es nuestro lugar en él? ¿De dónde surgió el universo y sus formas de vida? ¿Por qué todas las cosas son como son? (1) Los humanos son losúnicos animales que hacen estas preguntas y algunos individuos invierten (o arriesgan) sus vidas para obtener las respuestas. El evolucionista deberá explicar que característica en cualquier otro animal produjo este tipo de curiosidad.

La disposición para arriesgarlo todo por la curiosidad parecería contradecir el principio evolucionista de supervivencia del más apto. Desde una perspectiva bíblica (el modelo de la creación), sin embargo, la curiosidad humana tiene sentido. Dios hizo a las personas tan intensamente curiosas que, en su impulso por estudiar todos los aspectos del cosmos, incluyendo sus propias mentes y corazones, descubrirían pistas que apunten indudablemente hacia Él. (2)

Referencias
1. Stephen W. Hawking, A Brief History of Time (New York: Bantam Books, 1988), 171.
2. Ver Salmos 19:1-450:697:6.

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