Weaselution
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À propos de l'application
Le programme Weasel Richard Dawkins montre l'évolution des variations de processus aléatoires combinés avec la sélection cumulative non aléatoire. Affirmant que suffisamment de temps, de petits changements de code génétiques supplémentaires produisent des systèmes complexes. Il est une simplification basée sur le «singe théorème infini»; étant donné le temps infini, un singe et une machine à écrire pourrait éventuellement créer tous les travaux de Shakespeare. Le programme Weasel extrait une petite phrase de Hamlet, "methinks IL EST COMME UN BELETTE» comme l'expression cible évolutive. Elle commence par le choix d'une séquence aléatoire de 28 lettres, duplique à plusieurs reprises, mais avec une chance aléatoire de «mutation». Le programme examine les phrases mutantes, la «descendance» de la phrase originale, et choisit celui qui ressemble le plus la cible, methinks IL EST COMME UN BELETTE.
Weaselution mécanise cela et se développe sur elle - ce qui vous permet de faire vos propres hypothèses évolutionnaires. Vous pouvez expérimenter avec le nombre de descendants, les taux de mutation, la phrase cible et surtout, la complexité requise pour la sélection.
Dans le programme de la belette de Dawkins, chaque caractère qui correspond à la cible est considérée comme un avantage et immédiatement sélectionné pour la prochaine génération. En réalité, les choses sont plus complexes - une caractéristique partiellement évolué serait d'aucune utilité; de sorte que fonction partielle n'a pas plus de chance d'être sélectionné que tout autre et sera «déléguer out». A plus correct analogie est que les mots complets doivent être utiles et sélectionnés pour la prochaine génération. Weaselution démontre les implications de complexité en vous permettant de sélectionner l'un des 4 modes de complexité:
Mode 1: néant - chaque lettre phrase correspondante cible est supposée être sélectionnée par la nature. Mais Pourquoi un mot inachevé aurait un selectability? Certains complexité est nécessaire pour la fonction d'être sélectionnable, tout comme vous avez besoin d'au moins un mot pour avoir un sens.
mode 4: mot entier - suppose une certaine complexité est nécessaire. Pour quelque chose à être sélectionné (meilleure condition physique), il doit remplir une fonction. Ceci est simulé en ne permettant pas un mot à sélectionner jusqu'à ce que le mot entier est en place. MELDINLS marqué comme 0 puisque le mot entier est pas complète. Methinks marqué que 8 depuis le mot entier est terminé. Cela augmente les chances de manière significative qu'un mot incombera avant de pouvoir être sélectionné.
mode 2: Complexité avec une accumulation de position / fixe - Une réplique commune à la complexité irréductible est qu'il suppose que les composants sont inutiles sur leur propre. Dans le modèle évolutif, les sous-composantes de grands assemblages peuvent faire d'autres emplois, par conséquent, ils sont sélectionnables. modèles Weaselution que concept dans ce mode. Des fonctions complexes (mots plus longs dans notre sim) sont constitués de petites fonctions moins complexes (mots plus courts). Par exemple: Il me semble que sous les mots: Moi, mince, dans, pense, je, encre, pense. Il utilise la règle selon laquelle les petits mots doivent exister dans Hamlet à être considéré comme un sous-mot valide. (Le Weaselution contient tous Hamlet et vérifie sous-mots existent dans ce travail). Ce mode comprend un tricheur clé - sous les mots sont contraints dans la bonne position dans le mot plus grande. Exemple: en Methinks: Me ------, non --- Me ---
mode 3: Weaselution Demo 4: Complexité avec une accumulation de position / non précisée. Identique au mode 2, sauf la position du sous-mot est pas pré-spécifié. Le sous-mot pourrait être sélectionné, mais être dans une mauvaise position pour créer le mot plus grande. Sous-mots doivent se rassembler dans le bon ordre par hasard.
Utilisez l'analogie de Weaselution pour démontrer insuffisances de l'évolution. Il peut être utilisé comme un outil apologétique efficace pour la conception intelligente. Surtout quand on considère la simplification de HAMLET par rapport à la vie. Par exemple: le mot a en moyenne 5 lettres, ce produit a 1 chance sur 10.000.000 d'obtenir toutes les lettres en place à la fois. La plus petite protéine, l'insuline, a de 51 acides aminés, on obtient 1 chance sur 10 ^ 66 d'assemblage d'une protéine utile par hasard.
Weaselution mécanise cela et se développe sur elle - ce qui vous permet de faire vos propres hypothèses évolutionnaires. Vous pouvez expérimenter avec le nombre de descendants, les taux de mutation, la phrase cible et surtout, la complexité requise pour la sélection.
Dans le programme de la belette de Dawkins, chaque caractère qui correspond à la cible est considérée comme un avantage et immédiatement sélectionné pour la prochaine génération. En réalité, les choses sont plus complexes - une caractéristique partiellement évolué serait d'aucune utilité; de sorte que fonction partielle n'a pas plus de chance d'être sélectionné que tout autre et sera «déléguer out». A plus correct analogie est que les mots complets doivent être utiles et sélectionnés pour la prochaine génération. Weaselution démontre les implications de complexité en vous permettant de sélectionner l'un des 4 modes de complexité:
Mode 1: néant - chaque lettre phrase correspondante cible est supposée être sélectionnée par la nature. Mais Pourquoi un mot inachevé aurait un selectability? Certains complexité est nécessaire pour la fonction d'être sélectionnable, tout comme vous avez besoin d'au moins un mot pour avoir un sens.
mode 4: mot entier - suppose une certaine complexité est nécessaire. Pour quelque chose à être sélectionné (meilleure condition physique), il doit remplir une fonction. Ceci est simulé en ne permettant pas un mot à sélectionner jusqu'à ce que le mot entier est en place. MELDINLS marqué comme 0 puisque le mot entier est pas complète. Methinks marqué que 8 depuis le mot entier est terminé. Cela augmente les chances de manière significative qu'un mot incombera avant de pouvoir être sélectionné.
mode 2: Complexité avec une accumulation de position / fixe - Une réplique commune à la complexité irréductible est qu'il suppose que les composants sont inutiles sur leur propre. Dans le modèle évolutif, les sous-composantes de grands assemblages peuvent faire d'autres emplois, par conséquent, ils sont sélectionnables. modèles Weaselution que concept dans ce mode. Des fonctions complexes (mots plus longs dans notre sim) sont constitués de petites fonctions moins complexes (mots plus courts). Par exemple: Il me semble que sous les mots: Moi, mince, dans, pense, je, encre, pense. Il utilise la règle selon laquelle les petits mots doivent exister dans Hamlet à être considéré comme un sous-mot valide. (Le Weaselution contient tous Hamlet et vérifie sous-mots existent dans ce travail). Ce mode comprend un tricheur clé - sous les mots sont contraints dans la bonne position dans le mot plus grande. Exemple: en Methinks: Me ------, non --- Me ---
mode 3: Weaselution Demo 4: Complexité avec une accumulation de position / non précisée. Identique au mode 2, sauf la position du sous-mot est pas pré-spécifié. Le sous-mot pourrait être sélectionné, mais être dans une mauvaise position pour créer le mot plus grande. Sous-mots doivent se rassembler dans le bon ordre par hasard.
Utilisez l'analogie de Weaselution pour démontrer insuffisances de l'évolution. Il peut être utilisé comme un outil apologétique efficace pour la conception intelligente. Surtout quand on considère la simplification de HAMLET par rapport à la vie. Par exemple: le mot a en moyenne 5 lettres, ce produit a 1 chance sur 10.000.000 d'obtenir toutes les lettres en place à la fois. La plus petite protéine, l'insuline, a de 51 acides aminés, on obtient 1 chance sur 10 ^ 66 d'assemblage d'une protéine utile par hasard.
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