Weaselution
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programa Weasel Richard Dawkins demonstra evolutiva variação processos aleatórios combinado com a seleção cumulativa não aleatória. Afirmando que dado tempo suficiente, pequenas alterações no código genético incrementais produzir sistemas complexos. É uma simplificação baseia-se no 'teorema do macaco infinito'; dado tempo infinito, um macaco e uma máquina de escrever poderia, eventualmente, criar toda a obra de Shakespeare. O programa Weasel extrai uma pequena frase de Hamlet: "Parece-me que é como um WEASEL" como a frase-alvo evolutiva. Ele começa por escolher uma sequência aleatória de 28 letras, duplica-lo repetidamente, mas com uma chance aleatória de "mutação". O programa examina as frases mutantes, a "prole" da frase original, e escolhe a que mais se assemelha ao alvo, me parece, é como uma doninha.
Weaselution mecaniza isso e se expande em cima dele - permitindo que você faça suas próprias suposições evolutivas. Você pode experimentar com o número de descendência, as taxas de mutação, a frase-alvo e, mais significativamente, a complexidade necessária para a seleção.
No programa doninha de Dawkins, cada personagem que combina o alvo é considerado um benefício e imediatamente selecionados para a próxima geração. Na realidade, as coisas são mais complexas - uma característica parcialmente evoluído, seria de nenhum benefício; para que a funcionalidade parcial não tem mais chances de ser selecionado do que qualquer outro e vai "devolver out '. Uma analogia mais correta é que palavras completas são necessárias para ser útil e selecionados para a próxima geração. Weaselution demonstra implicações complexidade, permitindo que você selecione um dos 4 modos de complexidade:
Modo 1: none - cada letra a frase correspondente meta é assumido como sendo selecionável por natureza. Mas por que uma palavra inacabada ter qualquer seletividade? Alguma complexidade é necessário para o recurso para ser selecionável, assim como você precisa de pelo menos uma palavra de ter significado.
Modo 4: palavra inteira - assume alguma complexidade é necessária. Para algo a ser selecionado (melhor fitness) que tem de desempenhar uma função. Este é simulado, não permitindo que uma palavra a ser selecionado até que toda a palavra está no lugar. MELDINLS pontuado como 0 uma vez que toda a palavra não está completa. Parece-me marcou como 8 uma vez que toda a palavra é completa. Isto aumenta significativamente a probabilidade de que uma palavra irá devolver antes que possa ser seleccionado.
Modo 2: Complexidade com o acúmulo de posição / fixo - uma refutação comum a complexidade irredutível é que ele assume que os componentes são inúteis por conta própria. No modelo evolutivo, os componentes sub de grandes montagens podem fazer outros trabalhos, portanto, eles são selecionáveis. modelos Weaselution esse conceito neste modo. funções complexas (palavras mais longas em nosso SIM) são constituídos por pequenas funções menos complexas (palavras mais curtas). Por exemplo: Parece-me sub palavras: eu, magro, em, pensa, eu, tinta, acho. Ele usa a regra de que as palavras menores deve existir em Hamlet para ser considerado um subword válido. (O Weaselution contém todos Hamlet e verifica existir subwords nesse trabalho). Este modo inclui uma fraude chave - sub palavras são forçadas para a posição correta na palavra maior. Exemplo: em Methinks: Me ------, não --- --- Me
Modo 3: Weaselution Demonstração 4: Complexidade com o acúmulo de posição / indeterminado. Mesmo que o modo 2, excepto a posição do subword não é pré-especificado. O subword poderia ser selecionada, mas estar na posição errada para criar a palavra maior. Subwords tem que montar-se na ordem correta por acaso.
Use a analogia de Weaselution para demonstrar curto-vindas da evolução. Ele pode ser usado como uma ferramenta eficaz para apologético design inteligente. Especialmente quando você considera a simplificação HAMLET em relação à vida. Por exemplo: a palavra média tem 5 letras, isto produz uma chance de 1 em 10 milhões de obter todas as letras no lugar de uma só vez. A proteína menor, a insulina, tem de 51 aminoácidos, isto produz um 1 em 10 ^ 66 possibilidade de montagem de uma proteína útil, por acaso.
Weaselution mecaniza isso e se expande em cima dele - permitindo que você faça suas próprias suposições evolutivas. Você pode experimentar com o número de descendência, as taxas de mutação, a frase-alvo e, mais significativamente, a complexidade necessária para a seleção.
No programa doninha de Dawkins, cada personagem que combina o alvo é considerado um benefício e imediatamente selecionados para a próxima geração. Na realidade, as coisas são mais complexas - uma característica parcialmente evoluído, seria de nenhum benefício; para que a funcionalidade parcial não tem mais chances de ser selecionado do que qualquer outro e vai "devolver out '. Uma analogia mais correta é que palavras completas são necessárias para ser útil e selecionados para a próxima geração. Weaselution demonstra implicações complexidade, permitindo que você selecione um dos 4 modos de complexidade:
Modo 1: none - cada letra a frase correspondente meta é assumido como sendo selecionável por natureza. Mas por que uma palavra inacabada ter qualquer seletividade? Alguma complexidade é necessário para o recurso para ser selecionável, assim como você precisa de pelo menos uma palavra de ter significado.
Modo 4: palavra inteira - assume alguma complexidade é necessária. Para algo a ser selecionado (melhor fitness) que tem de desempenhar uma função. Este é simulado, não permitindo que uma palavra a ser selecionado até que toda a palavra está no lugar. MELDINLS pontuado como 0 uma vez que toda a palavra não está completa. Parece-me marcou como 8 uma vez que toda a palavra é completa. Isto aumenta significativamente a probabilidade de que uma palavra irá devolver antes que possa ser seleccionado.
Modo 2: Complexidade com o acúmulo de posição / fixo - uma refutação comum a complexidade irredutível é que ele assume que os componentes são inúteis por conta própria. No modelo evolutivo, os componentes sub de grandes montagens podem fazer outros trabalhos, portanto, eles são selecionáveis. modelos Weaselution esse conceito neste modo. funções complexas (palavras mais longas em nosso SIM) são constituídos por pequenas funções menos complexas (palavras mais curtas). Por exemplo: Parece-me sub palavras: eu, magro, em, pensa, eu, tinta, acho. Ele usa a regra de que as palavras menores deve existir em Hamlet para ser considerado um subword válido. (O Weaselution contém todos Hamlet e verifica existir subwords nesse trabalho). Este modo inclui uma fraude chave - sub palavras são forçadas para a posição correta na palavra maior. Exemplo: em Methinks: Me ------, não --- --- Me
Modo 3: Weaselution Demonstração 4: Complexidade com o acúmulo de posição / indeterminado. Mesmo que o modo 2, excepto a posição do subword não é pré-especificado. O subword poderia ser selecionada, mas estar na posição errada para criar a palavra maior. Subwords tem que montar-se na ordem correta por acaso.
Use a analogia de Weaselution para demonstrar curto-vindas da evolução. Ele pode ser usado como uma ferramenta eficaz para apologético design inteligente. Especialmente quando você considera a simplificação HAMLET em relação à vida. Por exemplo: a palavra média tem 5 letras, isto produz uma chance de 1 em 10 milhões de obter todas as letras no lugar de uma só vez. A proteína menor, a insulina, tem de 51 aminoácidos, isto produz um 1 em 10 ^ 66 possibilidade de montagem de uma proteína útil, por acaso.
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