Diferencia entre revisiones de «Programa weasel»

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==En la traducción==
 
==En la traducción==
  
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El '''programa weasel''' o '''weasel de Dawkins''', es un experimento de pensamiento y una variedad de simulaciones por ordenador que ilustran esto.  Es una [[simulación]] desarrollada por el [[etólogo]] británico [[Richard Dawkins]] donde se ha querido demostrar el poder relativo de la [[selección]] cumulativa en la [[evolución]] de sistemas naturales y artificiales. El nombre Weasel se debe a que el objetivo del programa es producir la frase ''Methinks it is like a weasel'' ('yo creo que se parece a una comadreja'), proveniente de la obra de [[Shakespeare]] ''[[Hamlet]]''. La primera simulación fue escrito por él; varias otras implementaciones del programa han sido escritos por otros. Dawkins hizo una advertencia señalando que este experimento no fue diseñado para mostrar cómo funciona la evolución real, sino a tratar de mostrar la mejora obtenida por el mecanismo de selección en un proceso evolutivo. Dawkins reconoció que en cierta medida, su modelo es "induce a error de manera importante".
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El '''programa weasel''' o '''weasel de Dawkins''', es un experimento de pensamiento y una variedad de simulaciones por ordenador que ilustran esto.  Es una [[simulación]] desarrollada por el [[etólogo]] británico [[Richard Dawkins]] donde se ha querido demostrar el poder relativo de la [[selección]] cumulativa en la [[evolución]] de sistemas naturales y artificiales. El nombre Weasel se debe a que el objetivo del programa es producir la frase ''Methinks it is like a weasel'' ('yo creo que se parece a una comadreja'), proveniente de la obra de [[Shakespeare]] ''[[Hamlet]]''. La primera simulación fue escrito por él; varias otras implementaciones del programa han sido escritos por otros. Dawkins hizo una advertencia señalando que este experimento no fue diseñado para mostrar cómo funciona la evolución real, sino a tratar de mostrar la mejora obtenida por el mecanismo de selección en un proceso evolutivo. Dawkins reconoció que en cierta medida, su modelo és "engañoso en aspectos importantes".<ref>{{cite book|author=Spetner, Lee M|authorlink=Lee Spetner|title=Not by Chance!|subtitle=Shattering the Modern Theory of Evolution|publisher=Judaica Press|pages=272|page=168|year=1997|isbn=978-1-88058224-4|location=Brooklin, New York}}</ref>
  
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== Algoritmo ==
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Richard Dawkins no hay proporcionado el código fuente de su programa. Vamos a utilizar un algoritmo genético estándar sin ''entrecruzamiento'' que podría ser la siguiente.
  
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<ref>{{cite book|author=Spetner, Lee M|authorlink=Lee Spetner|title=Not by Chance!|subtitle=Shattering the Modern Theory of Evolution|publisher=Judaica Press|pages=272|page=168|year=1997|isbn=978-1-88058224-4|location=Brooklin, New York}}</ref>
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# Comience con una secuencia (''cadena'') aleatórea de 28 caracteres.
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# Hacer 100 copias de la secuencia (cualquier número razonablemente grande sirve).
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# Comparar cada nueva secuencia a la secuencia objetivo "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL", y dar a cada uno una puntuación (para cada letra en el lugar correcto añadir 1 punto).
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# Mientras ninguna secuencia ha alcanzado la puntuación perfecta (28) hacer
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## Para cada secuencia:
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### Para cada carácter en la secuencia:
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#### Con una probabilidad del 5% por cada carácter, cambiar el personaje con un carácter aleatóreo.
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### Comparar el resultado con el objetivo "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL", y añadir un punto a la puntuación de cada letra que está en su lugar.
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## Seleccione la secuencia que tiene la puntuación más alta y reemplazar todas las 100 copias de esta secuencia.
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== Overview<ref>The authors of this section are the authors of the Wikipedia article as in [http://en.wikipedia.org/wiki/Weasel_program Weasel program]</ref> ==
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In chapter 3 of his book ''[[The Blind Watchmaker]]'', Dawkins gave the following introduction to the program, referencing the well-known [[infinite monkey theorem]]:
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O conjunto de caracteres conjunto é o conjunto de letras maiúsculas acrescido do espaço em branco. Talvez Dawkins possa ter usado outra estratégia para criar novas gerações. Ele pode ter usado a técnica de ''crossing-over'', escolhendo as melhores pontuações e gerando novas cadeias a partir delas por crossing-over. Isto só alteraria a taxa de convergência do algoritmo.
  
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{{quote|I don't know who it was first pointed out that, given enough time, a monkey bashing away at [[Randomness|random]] on a typewriter could produce all the works of Shakespeare. The operative phrase is, of course, given enough time. Let us limit the task facing our monkey somewhat. Suppose that he has to produce, not the complete works of Shakespeare but just the short sentence 'Methinks it is like a weasel', and we shall make it relatively easy by giving him a typewriter with a restricted keyboard, one with just the 26 (capital) letters, and a space bar. How long will he take to write this one little sentence?}}
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== Crítica ==
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O programa weasel de Dawkins tem estado sujeito a muito debate. [[William Dembski]] afirma que a escolha de uma sequência alvo pré-especificada como Dawkins faz é profundamente teleológica.<ref>{{citar livro|autor=Dembski, William A|título=No Free Lunch|url=http://books.google.com.br/books?id=qCDp8MjkkLQC&lpg=PA179&ots=3XOH4a6-nJ&dq=METHINKS%20IT%20IS%20LIKE%20A%20WEASEL%20william%20dembski&hl=pt-BR&pg=PA182#v=onepage&q=METHINKS%20IT%20IS%20LIKE%20A%20WEASEL%20william%20dembski&f=false|subtítulo=Why Specified Complexity Cannot Be Purchased without Intelligence|editora=Rowman & Littlefield Publishers|páginas=432|ano=2007|isbn=978-074255810-6}}</ref> Dembski criticou a suposição de que as fases intermitentes de tal progressão são selecionadas por princípios evolutivos, e afirma que muitos genes que são úteis em conjunto não poderiam ter surgido de forma independente.
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The scenario is staged to produce a string of [[gibberish]] letters, assuming that the selection of each letter in a sequence of 28 characters will be random. The number of possible combinations in this random sequence is 27<sup>28</sup>, or about 10<sup>40</sup>, so the [[probability]] that the monkey will produce a given sequence is extremely low. Any particular sequence of 28 characters could be selected as a "target" phrase, all equally as improbable as Dawkins's chosen target, "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL".
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A [[computer program]] could be written to carry out the actions of Dawkins's [[Hypothesis|hypothetical]] monkey, continuously generating combinations of 26 letters and spaces at high speed. Even at the rate of millions of combinations per second, it is unlikely, even given the entire [[Age of the universe|lifetime of the universe]] to run, that the program would ever produce the phrase "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL".<ref>For a string of 28 characters, with 27 possible characters (A-Z plus space), any randomly generated string has the probability of one in 27^28 of being correct; that is approximately one in 10^40. If a program generating 10 million strings per second had been running since the start of the universe (around 14 billion years, or 10^17 seconds), it would have only generated around 10^24 strings by now.</ref>
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Dawkins intends this example to illustrate a common misunderstanding of [[evolution]]ary change, i.e. that [[DNA]] sequences or [[organic compound]]s such as [[proteins]] are the result of atoms randomly combining to form more complex structures. In these types of computations, any sequence of [[amino acids]] in a protein will be extraordinarily improbable (this is known as [[Hoyle's fallacy]]). Rather, evolution proceeds by [[hill climbing]], as in [[adaptive landscape]]s.
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Dawkins then goes on to show that a process of ''cumulative'' selection can take far fewer steps to reach any given target. In Dawkins's words:
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{{quote|We again use our computer monkey, but with a crucial difference in its program. It again begins by choosing a random sequence of 28 letters, just as before ... it duplicates it repeatedly, but with a certain chance of random [[error]] &ndash; 'mutation' &ndash; in the copying. The computer examines the [[mutant]] nonsense phrases, the 'progeny' of the original phrase, and chooses the one which,'' however slightly, ''most resembles the target phrase, METHINKS IT IS LIKE A WEASEL.}}
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By repeating the procedure, a randomly generated sequence of 28 letters and spaces will be gradually changed each [[generation]]. The sequences progress through each generation:
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:Generation&nbsp;01:<tt>&nbsp;&nbsp;&nbsp;WDLTMNLT&nbsp;DTJBKWIRZREZLMQCO&nbsp;P</tt> <ref>Note: the 4th character of line 1 is missing in Dawkins' text; however line 2 suggests it was probably a T</ref>
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:Generation&nbsp;02:<tt>&nbsp;&nbsp;&nbsp;WDLTMNLT&nbsp;DTJBSWIRZREZLMQCO&nbsp;P</tt>
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:Generation&nbsp;10:<tt>&nbsp;&nbsp;&nbsp;MDLDMNLS&nbsp;ITJISWHRZREZ&nbsp;MECS&nbsp;P</tt>
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:Generation&nbsp;20:<tt>&nbsp;&nbsp;&nbsp;MELDINLS&nbsp;IT&nbsp;ISWPRKE&nbsp;Z&nbsp;WECSEL</tt>
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:Generation&nbsp;30:<tt>&nbsp;&nbsp;&nbsp;METHINGS&nbsp;IT&nbsp;ISWLIKE&nbsp;B&nbsp;WECSEL</tt>
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:Generation&nbsp;40:<tt>&nbsp;&nbsp;&nbsp;METHINKS&nbsp;IT&nbsp;IS&nbsp;LIKE&nbsp;I&nbsp;WEASEL</tt>
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:Generation&nbsp;43:<tt>&nbsp;&nbsp;&nbsp;METHINKS&nbsp;IT&nbsp;IS&nbsp;LIKE&nbsp;A&nbsp;WEASEL</tt>
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Dawkins continues:
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{{quote|The exact time taken by the computer to reach the target doesn't matter. If you want to know, it completed the whole exercise for me, the first time, while I was out to lunch. It took about half an hour. (Computer enthusiasts may think this unduly slow. The reason is that the program was written in [[BASIC programming language|BASIC]], a sort of computer baby-talk. When I rewrote it in [[Pascal programming language|Pascal]], it took 11 seconds.) Computers are a bit faster at this kind of thing than monkeys, but the difference really isn't significant. What matters is the difference between the time taken by'' cumulative ''selection, and the time which the same computer, working flat out at the same rate, would take to reach the target phrase if it were forced to use the other procedure of'' single-step selection: ''about a million million million million million years. This is more than a million million million times as long as the universe has so far existed.}}
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== Algorithm ==
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Richard Dawkins did not provide the source code for his program. We will use a standard genetic algorithm with no crossing over that could run as follows.
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# Start with a random string of 28 characters.
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# Make 100 copies of this string.
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# Compare each new string with the target string "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL", and give each a score (for each letter in the right place add 1 point).
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# While no string has achieved the perfect score (28) do
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## For each string:
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### For each character on the string:
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#### With a 5% chance per character, replace the character with a random character.
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### Compare the string with "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL", and score 1 point to each letter in the right place.
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## Choose the better scored string and replace all the 100 copies with that string
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The set character set are the set of uppercase letters and the blank space. Perhaps Dawkins may have used another strategy to create new generations. He may have used the technique of crossing-over, choosing the best scores and generating new strings from them by crossing-over. This will only alter the rate of convergence of the algorithm.
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===Objetivo pré-selecionado===
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O primeiro problema com o algoritmo é que ele tem uma meta pré-selecionada.<ref>{{citar livro|autor=Gitt, Werner|autorlink=Werner Gitt|título=In the Beginning was Information|subtítulo=A Scientist Explains the the Incredible Design in Nature|ano=2006|editora=Master Books|local=Green Forest, AR|páginas=260|página=102|url=|isbn=978-0-89051-461-0}}</ref> Royal Truman apontou que "Uma vez uma carta cai no lugar, o programa de Dawkins garante que não ela irá sofrer mutações novamente".<ref>{{citar web|url=http://creation.com/weasel-words-creation-magazine-critique-of-dawkins|título=The weasel returns: Truman replies to Curtis}}</ref> Os exemplos de Dawkins em seu livro "O Relojoeiro Cego" e na revista New Scientist parecem levar o leitor a essa conclusão. Esta não é a verdade sobre o algoritmo. E por quê? porque este é um algoritmo genético que mantém as melhores frases com base em uma pontuação global da sentença e, eventualmente, uma carta no lugar certo pode sofrer mutação em uma frase onde muitas outras cartas foram para o lugar certo, de modo que a pontuação geral da frase é melhor. Mas o fato é que '''o algoritmo está balanceado de tal forma que a possibilidade de uma frase com uma letra no lugar correto mutar para uma letra incorreta nesta posição é muito pequena'''.  
  
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== Criticism ==
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Mas na evolução Darwiniana, a natureza não tem nenhum objetivo pré-selecionado. Quando se fixa em um objetivo, ele está, de fato, exercendo o papel de Deus ou de um ''designer inteligente''. As mudanças que supostamente levam a um processo de evolução são causadas por mutações aleatórias, deriva genética e do processo de seleção natural e seleção sexual. Fixar um objetivo é fazer com que o processo de seleção natural controle completamente a forma final da frase criada. Em cada uma de suas características. Isso realmente complica o trabalho dos evolucionistas porque eles têm que encontrar em cada um dos genes de todas as criaturas uma causa com base na seleção natural para explicar o aparecimento desse traço.
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Dawkins's "weasel program" has been the subject of much debate. Intelligent Design proponent [[William Dembski]] states that choosing a prespecified target sequence as Dawkins does is deeply teleological.<ref>{{cite book|author=Dembski, William A|authorlink=William Dembski|title=No Free Lunch|subtitle=Why Specified Complexity Cannot Be Purchased without Intelligence|publisher=Rowman & Littlefield Publishers|pages=432|year=2007|isbn=978-074255810-6|location=Maryland}}</ref>  Dembski has criticized its assumption that the intermittent stages of such a progression will be selected by evolutionary principles, and asserts that many genes that are useful in tandem would not have arisen independently.
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===Pre-selected goal===
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===Seleção natural perfeita===
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The first problem with the algorithm is that he has a pre-selected goal.<ref>{{cite book|author=Gitt, Werner|authorlink=Werner Gitt|title=In the Beginning was Information|subtitle=A Scientist Explains the the Incredible Design in Nature|year=2006|publisher=Master Books|location=Green Forest, AR|pages=260|page=102|url=|isbn=978-0-89051-461-0}}</ref> Royal Truman pointed out that "Once a letter falls into place, Dawkin's program ensures it won't mutate away".<ref>[http://creation.com/weasel-words-creation-magazine-critique-of-dawkins The weasel returns: Truman replies to Curtis]</ref> The examples of Dawkins in his book "The Blind Watchmaker" and in the magazine New Scientist seem to lead the reader to this conclusion. This is not the truth about the algorithm. And why? because this is a genetic algorithm that keeps the best phrases based upon an overall score of the sentence and eventually one letter in the right place can mutate in a phrase that many other letters go to the right place, so the overall score of the phrase is better.  But the fact is that '''the algorithm was balanced in a way that the possibility of a phrase with a correct letter mutate into a wrong letter and the other letters stay equal is very small'''.
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Jonathan Sarfati ressalta que no programa de Dawkins, a seleção natural é perfeita<ref name=Sarfati>{{citar livro|autor=Sarfati, Jonathan D|título=[[The Greatest Hoax on Earth?]]|subtítulo=Refuting Dawkins on Evolution|ano=2010|local=Atlanta, Georgia|editora=Creation Book Publishers|páginas=336|página=50|idioma=inglês|isbn=1-921643-06-4}}</ref>:  
  
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But in Darwin´s evolution, nature does not have any goal. When one fixes on a goal, he is in fact playing the role of God. The changes that supposedly lead to an evolution process are caused by random mutations, genetic drift and the process of natural or sexual selection. To fix a goal is to make the process of natural selection completely control the final form of the phrase created. In each of its features. This actually complicates the work of evolutionists because they have to find in each of the genes of all creatures a cause based on natural selection to explain the appearance of that trait.
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{{quote|a correspondência que está um pouco mais perto é a única que é a selecionada para reproduzir para a próxima geração; é como se qualquer outra coisa fosse uma combinação genética letal.<ref name=Sarfati />}}
  
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===Intermediate forms===
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===Formas intermediárias===
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Another flaw in the argument Dawkins made when using this algorithm, is that all intermediate forms of life are viable and reproduce as well as others. Timothy G. Standish, professor of biology at Andrews University in Berrien Springs, Michigan, pointed out that "Changing even one amino acid in a protein can alter its function dramatically".<ref>[http://www.answersingenesis.org/articles/isd/timothy-standish Timothy G. Standish, Biology]</ref> he continues saying:
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Outra falha na argumentação que Dawkins fez ao usar este algoritmo, é considerar que todas as formas de vida intermediárias são viáveis e se reproduzem tão bem quanto as outras. Timothy G. Standish, professor de biology da Andrews University em Berrien Springs, Michigan, apontou que "Alterando mesmo um único ácido amino em uma proteína pode alterar a sua função dramaticamente".<ref>[http://www.answersingenesis.org/articles/isd/timothy-standish Timothy G. Standish, Biology]</ref> ele continua dizendo:
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{{quote|This idea of natural selection fixing amino acids as it constructs functional proteins is also unsupported by the data. Cells do not churn out large pools of random proteins on which natural selection can then act. If anything, precisely the opposite is true. Cells only produce the proteins they need to make at that time. Making other proteins, even unneeded functional ones, would be a wasteful thing for cells to do, and in many cases, could destroy the ability of the cell to function.}}
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{{Cquote|Essa idéia de que a seleção natural, vai fixando os aminoácidos a medida que constrói proteínas funcionais também não é suportada pelos dados. Células não despejam grandes grupos aleatórios de proteínas, onde a seleção natural pode, então, agir. Se qualquer coisa, precisamente o oposto é verdadeiro. As células só produzem as proteínas que elas precisam fazer naquele momento. Fazendo outras proteínas, mesmo aquelas que fossem funcionais mas desnecessárias, seria um desperdício para as células fazer, e em muitos casos, poderia destruir a capacidade da célula de funcionar.}}
  
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Now let's look at this issue from the completely opposite side. Consider that the only viable forms were:
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Agora vamos olhar para esta questão de um lado completamente oposto. Considere que as únicas formas viáveis ​​sejam:
  
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* '''MWR SWTNUZMLDCLEUBXTQHNZVJQF''' (the first string) and
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* '''MWR SWTNUZMLDCLEUBXTQHNZVJQF''' (a primeira cadeia) e
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* '''METHINKS IT IS LIKE A WEASEL''' (the target string).
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* '''METHINKS IT IS LIKE A WEASEL''' (a cadeia alvo).
  
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All other intermediate forms would be nonviable and would not leave offspring. In this extreme case (the extreme opposite to what was proposed by Dawkins) the chance of evolution (at a rate of change per character than 5%) would be: 0.05<sup>28</sup> or 3.725 x 10<sup>-37</sup>. An extremely low probability and the algorithm would run for a huge amount of years without achieving the result.  
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Todas as outras formas intermediárias seriam inviáveis ​​e não deixariam prole. Neste caso extremo (o extremo oposto ao que foi proposto por Dawkins) a possibilidade da evolução (a uma taxa de mudança por caractere de 5%) seria: 0.05<sup>28</sup> ou 3.725 x 10<sup>-37</sup>. Uma probabilidade extremamente baixa e o algoritmo executaria por uma enorme quantidade de anos sem alcançar o resultado.
  
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Of course, for the sake of justice, none of the two alternatives accurately depicts what happens in nature. But how to quantify the number of viable and nonviable intermediate forms? This is an important issue, as the more viable intermediate forms that exist, the greater the probability of intermediate forms to appear and the lower the run-time of the algorithm. Then, is using an extreme case to illustrate a possible phenomenon a scientific approach?
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Claro que, por uma questão de justiça, nenhuma das duas alternativas descreve com precisão o que acontece na natureza. Mas como quantificar o número de ​​formas intermediárias viáveis ​​e não viáveis? Esta é uma questão importante, pois quanto mais formas ​​intermediárias viáveis existirem, maior a probabilidade de formas intermediárias aparecer e menor o tempo de execução do algoritmo. Então, se usar um caso extremo para ilustrar um fenômeno possível seria uma abordagem científica?
  
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Another question that follows from this reasoning is a paradox: The greater the number of intermediate forms the lower the required number of mutations needed to achieve that intermediate form, therefore, the lower the time of the algorithm to advance one step. But a large number of intermediate forms does not fit very well with the fossil record. The lower the number of intermediate forms the greater the required number of mutations needed to achieve that intermediate form and therefore the greater the time for the algorithm to advance one step.
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Outra questão que resulta desta raciocínio é um paradoxo: Quanto maior for o número de formas intermediárias, menor o número requerido de mutações necessárias para alcançar esse forma intermediária, portanto, menor será o tempo do algoritmo para avançar um passo. Mas um grande número de formas intermediárias não se encaixa muito bem com o registro fóssil. Quanto menor o número de formas intermediárias, maior o número requerido de mutações necessárias para alcançar esse forma intermediária e, por conseguinte, maior o tempo que o algoritmo levará para avançar um passo.
  
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Les Ey and Don Batten have an approach very similar to that. They call it the "Error Catastrophe model".<ref>[http://creation.com/journal-of-creation-tj-162 Weasel, a flexible program for investigating deterministic computer ‘demonstrations’ of evolution
+
Les Ey e Don Batten têm uma abordagem muito semelhante a esta. Eles a chamam de "modelo catástrofe erro".<ref>{{citar web|url=http://creation.com/journal-of-creation-tj-162|título=Weasel, a flexible program for investigating deterministic computer ‘demonstrations’ of evolution Research|acessodata=7 de abril de 2012}}</ref>   
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Research]</ref>   
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====Transitions between viable beings====
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====Transições entre os seres viáveis====
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Another related issue is what happens when need to jump from one viable form to another viable form. Suppose that only one word in the sentence "me thinks it is like a weasel" would be changed, and the new phrase formed was grammatically correct. Through mutations, one would form invalid sentences of English along the way before he could finally get the sentence changed into a grammatically correct form.
+
Outro problema relacionado é o que acontece quando precisa pular de uma forma viável de outra forma viável. Suponha que apenas uma palavra na frase "me thinks it is like a weasel" vá ser alterada, e a nova frase formada será gramaticalmente correta. Por meio de mutações pontuais, se formarão frases inválidas no Inglês ao longo do caminho antes que se possa finalmente obter a frase transformada em uma forma gramaticalmente correta.
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
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!style="background:#AADFEA;"|Phrase
+
!style="background:#AADFEA;"|Frase
−
!style="background:#F0E68C;"|Gramatical status
+
!style="background:#F0E68C;"|Situação gramatical
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!style="background:#AAEADF;"|Type of transformation as compared to the previous form
+
!style="background:#AAEADF;"|Tipo de transformação, em comparação com a forma anterior
 
|-
 
|-
 
|me thinks it is like a weasel
 
|me thinks it is like a weasel
−
|grammatically correct<ref group=note>we are not considering the "me thinks" form</ref>
+
|gramaticalmente correta<ref group=nota>não estamos levando em conta o uso da partícula "me" como um erro.</ref>
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|none
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|nenhum
 
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|-
 
|me things it is like a weasel
 
|me things it is like a weasel
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|syntactically incorrect
+
|sintaticamente incorreta
−
|permutation
+
|permutação
 
|-
 
|-
 
|me thing it is like a weasel
 
|me thing it is like a weasel
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|syntactically incorrect
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|sintaticamente incorreta
−
|deletion
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|deleção
 
|-
 
|-
 
|me shing it is like a weasel
 
|me shing it is like a weasel
−
|syntactically incorrect
+
|sintaticamente incorreta
−
|permutation
+
|permutação
 
|-
 
|-
 
|me sing it is like a weasel
 
|me sing it is like a weasel
−
|syntactically incorrect
+
|sintaticamente incorreta
−
|deletion
+
|deleção
 
|-
 
|-
 
|me ing it is like a weasel
 
|me ing it is like a weasel
−
|lexically and syntactically incorrect
+
|lexicamente e sintaticamente incorreta
−
|deletion
+
|deleção
 
|-
 
|-
 
|me ign it is like a weasel
 
|me ign it is like a weasel
−
|lexically and syntactically incorrect
+
|lexicamente e sintaticamente incorreta
−
|inversion (ng -> gn)
+
|inversão (ng -> gn)
 
|-
 
|-
 
|me igne it is like a weasel
 
|me igne it is like a weasel
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|lexically and syntactically incorrect
+
|lexicamente e sintaticamente incorreta
−
|insertion
+
|inserção
 
|-
 
|-
 
|me iagne it is like a weasel
 
|me iagne it is like a weasel
−
|lexically and syntactically incorrect
+
|lexicamente e sintaticamente incorreta
−
|insertion
+
|inserção
 
|-
 
|-
 
|me imagne it is like a weasel
 
|me imagne it is like a weasel
−
|lexically and syntactically incorrect
+
|lexicamente e sintaticamente incorreta
−
|insertion
+
|inserção
 
|-
 
|-
 
|me imagine it is like a weasel
 
|me imagine it is like a weasel
−
|grammatically correct
+
|gramaticalmente correta
−
|insertion
+
|inserção
 
|}
 
|}
  
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====Experiment====
+
====Experimento====
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[[File:Weasel.png|thumb|right|400px|EvoAlgo with the method changed showing 13 lines commented to set 13 letters not allowed]]
+
[[File:Weasel.png|thumb|right|400px|EvoAlgo com o método tendo 13 linhas comentadas para definir 13 letras não permitidas por posição]]
−
To illustrate the problem of the intermediate forms we developed an experiment based on the algorithm available in [http://rosettacode.org/wiki/Evolutionary_algorithm#Java EvoAlgo.java].<ref group=note>Content is available under GNU Free Documentation License 1.2.</ref> We choose the implementation in Java to perform the test. Every time we ran the program, for each position, we withdrew a letter as a possibility. [[Weasel java implementation|The program code segment changed is available here]]. For example, when running the program for the first time all combinations were allowed.  
+
Para ilustrar o problema das formas intermediárias nós desenvolvemos um experimento baseado no algoritmo disponível em [http://rosettacode.org/wiki/Evolutionary_algorithm#Java EvoAlgo.java].<ref group=nota>O conteúdo está disponível sob a licença GNU Free Documentation License 1.2.</ref> Nós escolhemos a implementação em Java para executar o teste. Cada vez que o programa foi executado, para cada posição, se retirou uma letra como uma possibilidade. [[Weasel implementação Java|O segmento de código do programa mudado está disponível aqui.]] Por exemplo, ao executar o programa pela primeira vez todas as combinações foram permitidas.
  
−
When running the program for the second time in the first position were not allowed the blank space. In the second position were not allowed the letter "A". In third position were not allowed the letter "B" and so on.  
+
Ao executar o programa pela segunda vez na primeira posição não foi permitido o espaço em branco. Na segunda posição não foi permitida a letra "A". Na terceira posição não foi permitida a letra "B" e assim por diante.
  
−
When running the program for the third time in the first position were not allowed the letters "Z " ("Z" and blank). In the second position were not allowed the letter " A" (blank and "A"). In third position were not allowed the letters "AB" ("A and "B") and so on.
+
Ao executar o programa pela terceira vez na primeira posição não foram permitidos os caracteres "Z " ("Z" e branco). Na segunda posição não foi permitidos os caracteres " A" (branco e "A"). Na terceira posição não foi permitidos os caracteres "AB" ("A" e "B") e assim por diante.
  
−
when running the program for the seventh time in the first position were not allowed the letters "UVWXYZ ". In the second position were not allowed the letters "VWXYZ A". In third position were not allowed the letters "WXYZ AB" and so on until the 28th position.  
+
Ao executar o programa pela sétima vez na primeira posição não foram permitidos os caracteres "UVWXYZ ". Na segunda posição não foram permitidos os caracteres "VWXYZ A". Na terceira posição  não foram permitidos os caracteres "WXYZ AB" e assim por diante até a 28ª posição.
  
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It is important to note that, besides the letters permitted, two more are added (if they are not in the set): the letter corresponding to the position of the target sentence and the letter corresponding to the position of the current sentence. For instance, in the case of 10 letters excluded, the number of letters allowed can vary from 17-19 depending on whether the current letter of the given position and/or the target letter of the current position belongs to the set or not. So, in this case 8-10 letters will not enter in each position.
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É importante notar que, além das letras permitidas, mais duas são adicionadas (se já não estiverem no conjunto): a letra correspondente à posição da frase alvo e a letra correspondente à posição da frase corrente. Por exemplo, no caso de 10 letras excluídas, o número de letras permitidas pode variar de 17 a 19, dependendo se a letra corrente da posição determinada e/ou a letra alvo da posição actual pertence ao conjunto ou não. Assim, neste caso 8-10 letras não serão permitidas em cada posição.
  
 
{{clear}}
 
{{clear}}
  
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The results are recorded in the table below <ref group=note>The parameters were not changed. number of spawn per generation=100, and minMutateRate = 0.09.</ref>:
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Os resultados foram registrados na tabela abaixo <ref group=nota>Os parâmetros do programa original não foram alterados. número de descendentes  por geração (''number of spawn per generation'')=100, e Taxa mínima de mutação (''minMutateRate'') = 0.09.</ref>:
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
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!style="background:#EFBA99;"|Number of letters not allowed/location<ref group=note>
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!style="background:#EFBA99;"|Número de letras não permitidas/posição<ref group=nota>É importante notar que, além das letras permitidas, mais duas são adicionadas (se já não estiverem no conjunto): a letra correspondente à posição da frase alvo e a letra correspondente à posição da frase corrente. Por exemplo, no caso de 10 letras excluídas, o número de letras permitidas pode variar de 17 a 19, dependendo se a letra corrente da posição determinada e/ou a letra alvo da posição actual pertence ao conjunto ou não. Assim, neste caso 8-10 letras não serão permitidas em cada posição.</ref>
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It is important to note that, besides the letters permitted, two more are added (if they are not in the set): the letter corresponding to the position of the target sentence and the letter corresponding to the position of the current sentence. For instance, in the case of 10 letters excluded, the number of letters allowed can vary from 17-19 depending on whether the current letter of the given position and/or the target letter of the current position belongs to the set or not. So, in this case 8-10 letters will not enter in each position.</ref>
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!style="background:#AADFEA;"|Número de letras permitidas/posição
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!style="background:#AADFEA;"|Number of letters allowed/location
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!style="background:#F0E68C;"|Número de gerações para se alcançar o resultado (primeira execução)
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!style="background:#F0E68C;"|Number of generations to achieve the result (1st execution)
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!style="background:#AAEADF;"|Número de gerações para se alcançar o resultado (segunda execução)
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!style="background:#AAEADF;"|Number of generations to achieve the result (2nd execution)
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|style="background:#FFDAB9;"|0
 
|style="background:#FFDAB9;"|0
Línea 246: Línea 217:
 
|}
 
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It is very easy to see that as we increase the not feasible combinations, the number of generations and time to process required increases exponentially. For instance, with thirteen letters allowed per location the number of valid sentences is 13<sup>28</sup> (~1.55 x 10<sup>31</sup>) in a universe of 27<sup>28</sup> (~1.19 x 10<sup>40</sup>) possible sentences.
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É muito fácil de constatar que à medida que aumentam as combinações não possíveis ou viáveis, o número de gerações necessárias e o tempo de processamento aumenta exponencialmente. Por exemplo, com treze letras permitidas por posição na frase o número de sentenças válidas é 13<sup>28</sup> (~1.55 x 10<sup>31</sup>) em um universo de 27<sup>28</sup> (~1.19 x 10<sup>40</sup>) sentenças possíveis.
  
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[[File:Weasel2.png|thumb|left|700px|EvoAlgo with the method changed showing 17 lines commented to set 15-17 letters not allowed]]
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[[File:Weasel2.png|thumb|left|700px|EvoAlgo com o método alterado mostrando 17 linhas comentadas para fazer com que de 15 a 17 letras não sejam permitidas por posição]]
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The last execution of the program (with 17 letters not allowed) resulted in 63,659,913 generations to achieve the desired result. The running time of the algorithm was ~14 hours. With even fewer letters allowed the execution would take much more time (exponential growing).
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{{clear}}
 
{{clear}}
  
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===Fixed length===
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===Tamanho fixo===
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Another flaw in the Dawkins´s algorithm is keeping the number of a characters fixed in each step. This is unlike what occurs in nature, nor even with what would be expected of monkeys typing on a typewriter. Why would the monkeys hit the exactly number of letters (28) in his attempt? In the case in nature, chromosomes experience insertions, deletions and inversions. This can result in copies of greater length or shorter. For instance:
+
Outro vício no algoritmo de Dawkins é manter o número de caracteres fixo a cada passo. Isto é bem diverso do que ocorre na natureza, nem mesmo é o que seria esperado de macacos digitando em uma máquina de escrever. Por que os macacos acertarim o número exato de cartas (28) em todas as suas tentativas? No caso da natureza, cromossomas podem experimentar inserções, deleções e inversões. Isto pode resultar em cópias de maior comprimento ou mais curto. Por exemplo:
  
−
'''ME THANKS YOU VERY MUCH IT ISNT LIKE IN NATURE''' or<br />
+
'''ME THANKS YOU VERY MUCH IT ISNT LIKE IN NATURE''' ou<br />
 
'''NOT CONVINCED ME, THANKS'''
 
'''NOT CONVINCED ME, THANKS'''
  
−
===The smallest living being===
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=== O menor ser vivo ===
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Bacteria with a smaller number of genes has approximately 500 genes. Even for the smallest living thing, some functions must exist before it can reproduce: obtain food or materials, synthesize genetic material and procure energy. Karp lists some common functions to cells<ref name=karp>{{cite book|author=Karp, Gerald|title=Cell and Molecular Biology:Concepts and Experiments|year=2008|location=New Jersey|publisher=John Wiley|edition=5th|page=5-6|isbn=978-0-470-04217-5}}</ref>:
+
Bactérias com um menor número de genes tem aproximadamente 500 genes. Mesmo para o menor ser vivo, algumas funções devem existir antes que ele possa reproduzir: obter alimentos ou materiais, sintetizar o material genético e adquirir energia. Karp lista algumas funções comuns a células<ref name=karp>{{citar livro|autor=Karp, Gerald|título=Cell and Molecular Biology:Concepts and Experiments|ano=2008|local=New Jersey|editora=John Wiley|edição=5ª|página=5-6|isbn=978-0-470-04217-5}}</ref>:
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 +
* Células possuem um programa genético e meios para utilizá-lo.
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* Células são capazes de produzir mais de si mesmas.
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* Células adquirem e utilizam energia.
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* Células realizam uma variedade de reações químicas.
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* Células se envolvem em atividades mecânicas.
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* Células são capazes de auto-regulação.
  
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* Cells possess a genetic program and means to use it.
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Isto requer um número mínimo de genes. Alguns cientistas afirmaram em trabalhos teóricos e experimentais recentes sobre a chamada "complexidade mínima" necessária para manter o organismo vivo mais simples possível que se sugere um limite inferior de cerca de 250-400 genes e suas proteínas correspondentes.<ref>{{citar periódico|último=Meyer|primeiro=Stephen C |autor= |autorlink=Stephen C. Meyer |coauthors= |editor=Campbell , John Angus; Meyer, Stephen C.|ano=2003|mes= |título=DNA and the Origin of Life: Information, Specification, and Explanation |jornal=Darwinism, Design, & Public Education |volume= |series= |issue= |páginas=223-285 |at= |publicado=Michigan State University Press |local=Lansing, Michigan |issn= |pmid= |pmc= |doi=|bibcode= |oclc= |id= |url=http://www.discovery.org/articleFiles/PDFs/DNAPerspectives.pdf |language= |format= |accessdate= |laysummary= |laysource= |laydate= |quote= |ref= |postscript= }}</ref><ref>{{citar periódico|autor=Mushegian, Arcady R.; Koonin, Eugene V|data=17-09-1996|ano=1996|mês=Setembro |título=A minimal gene set for cellular life derived by comparison of complete bacterial genomes |jornal=Proc. Natl. Acad. Sci. USA|volume=93 |series= |número=19 |páginas=10268-10273|at= |publisher=  |location=  |issn= |pmid= |pmc=|doi=  |bibcode= |oclc= |id= |url=http://www.pnas.org/content/93/19/10268.full.pdf|language= |format= |accessdate= |laysummary= |laysource= |laydate= |quote= |ref= |postscript= }}</ref> Para saltar de matéria inanimada para a forma mais simples da vida não existem etapas intermediárias. Assim, para o ser vivo mais simples, o algoritmo de Dawkins nem mesmo se aplica. E, neste caso particular, a crítica feita em relação ao [[teorema do macaco infinito]] é aplicável.
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* Cells are capable of producing more of themselves.
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* Cells acquire and utilize energy.
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* Cells Carry out a Variety of Chemical reactions.
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* Cells engage in mechanical activities.
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* Cells are capable of self-regulation.
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This requires a minimum number of genes. Some scientists stated in recent theoretical and experimental work on the so-called “minimal complexity” required to sustain the simplest possible living organism suggests a lower bound of some 250-400 genes and their corresponding proteins.<ref>{{cite journal |last=Meyer|first=Stephen C |author= |authorlink=Stephen C. Meyer |coauthors= |editor1-first=John Angus |editor1-last=Campbell  |editor1-link= |editor2-first=Stephen C. |editor2-last=Meyer|date= |year=2003|month= |title=DNA and the Origin of Life: Information, Specification, and Explanation |trans_title= |journal=Darwinism, Design, & Public Education |volume= |series= |issue= |pages=223-285 |at= |publisher=Michigan State University Press |location=Lansing, Michigan |issn= |pmid= |pmc= |doi=|bibcode= |oclc= |id= |url=http://www.discovery.org/articleFiles/PDFs/DNAPerspectives.pdf |language= |format= |accessdate= |laysummary= |laysource= |laydate= |quote= |ref= |postscript= }}</ref><ref>{{cite journal |last=Mushegian|first=Arcady R |author=|authorlink=|coauthors=Koonin, Eugene V. |editor1-first= |editor1-last= |editor1-link= |editor2-first= |editor2-last=|date=1996-09-17 |year=1996|month=September |title=A minimal gene set for cellular life derived by comparison of complete bacterial genomes |trans_title= |journal=Proc. Natl. Acad. Sci. USA|volume=93 |series= |issue=19 |pages=10268-10273|at= |publisher=  |location=  |issn= |pmid= |pmc=|doi=  |bibcode= |oclc= |id= |url=http://www.pnas.org/content/93/19/10268.full.pdf|language= |format= |accessdate= |laysummary= |laysource= |laydate= |quote= |ref= |postscript= }}</ref> To jump from inanimate matter to the simplest form of life there are no intermediate steps. Thus, for the simplest living being, the Dawkins algorithm does not even apply. And in this particular case the [[infinite monkey theorem]] does apply.
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=== Paralelo com DNA ===
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Embora Dawkins não tenha feito esse paralelo no seu exemplo, quando se considera o ADN no lugar das letras do alfabeto, mais problemas surgem. Aqui vamos usar um exemplo baseado no exemplo exposto no livro de I. L. Cohen.<ref>{{citar livro|autor=Cohen, I. L|autorlink=|título=Darwin was Wrong - A Study in Probabilities|editora=New Research Publications, Inc.|páginas=225|página=74-76|ano=1984|isbn=0-910891-02-8|local=Greenvale, New York}}</ref>
  
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===Parallel with DNA===
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Existem 20 aminoácidos (há mais de 20, mas, por razões de simplicidade consideremos os 20 comuns) que são lidos através do código genético do ARN. Podemos representar estes aminoácidos por uma letra do alfabeto. Cada um destes aminoácidos é formado a partir de um conjunto de três nucleótidos chamado codões ou triplas. Suponha que temos uma seqüência de ARN que se lê:
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Although Dawkins has not done this parallel in his example, when one consider the DNA in place of letters of the alphabet, more problems arise. Here we will use an example based on the example exposed in the book of I. L. Cohen.<ref>{{cite book|author=Cohen, I. L|authorlink=|title=Darwin was Wrong - A Study in Probabilities|publisher=New Research Publications, Inc.|pages=225|page=74-76|year=1984|isbn=0-910891-02-8|location=Greenvale, New York}}</ref> There are 20 amino acids (there are more than 20, but for the sake of simplicity lets consider the common ones) that are read through the RNA genetic code. We can represent these amino acids by a letter of the alphabet. Each of these amino acids is formed from a set of three nucleotides called codons or triplets. Suppose we have an RNA sequence that reads:
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'''AUG UCU UAC AAG GCC GUG UAA'''
 
'''AUG UCU UAC AAG GCC GUG UAA'''
  
−
This message translates to:
+
Esta mensagem traduz-se a:
  
−
  AUG - start reading,
+
  AUG - iniciar a leitura,
−
  UCU - attract amino acid Serine,
+
  UCU - atrair aminoácido Serina,
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  UAC - attach amino acid Tyrosine,
+
  UAC - atrair aminoácido Tirosina,
−
  AAG - attach amino acid Lysine,
+
  AAG - atrair aminoácido Lisina,
−
  GCC - attach amino acid Alanine,
+
  GCC - atrair aminoácido Alanina,
−
  GUG - attach amino acid Valine,
+
  GUG - atrair aminoácido Valina,
−
  UAA - stop production.
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  UAA - parar produção.
  
−
Assuming now that the fifth nucleotide code (Cytosine) is destroyed. Now the message will translate very differently from before even though only one nucleotide have changed from one RNA to another:
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Assumindo agora que o código do quinto nucleótido (citosina) seja destruído. Agora a mensagem vai se traduzir de forma muito diferente de antes, apesar de apenas um nucleotídeo ter mudado de um ARN para outro:
  
 
'''AUG UUU ACA AGG CCG UGU AA_'''
 
'''AUG UUU ACA AGG CCG UGU AA_'''
  
−
This message translates now to:
+
Esta mensagem traduz-se a:
  
−
  AUG - start reading,
+
  AUG - iniciar a leitura,
−
  UUU - attract amino acid Leucine,
+
  UUU - atrair aminoácido Leucina,
−
  ACA - attach amino acid Threonine,
+
  ACA - atrair aminoácido Treonina,
−
  AGG - attach amino acid Arginine,
+
  AGG - atrair aminoácido Arginina,
−
  CCG - attach amino acid Proline,
+
  CCG - atrair aminoácido Prolina,
−
  UGU - attach amino acid Cysteine,
+
  UGU - atrair aminoácido Cisteina,
−
  AA_ - it depends upon the next nucleotide.
+
  AA_ - isso depende do nucleotídeo seguinte.
  
−
Back to the example of Hamlet's phrase, the change in a letter, (for instance, the letter 'A' of the word 'AT' ) (assuming that each letter was composed of three nucleotides) could mean changing the whole sentence. For instance:
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Voltando ao exemplo da frase de Hamlet, a mudança de uma letra, (por exemplo, a letra 'A' da palavra 'AT') (assumindo que cada letra é composta de três nucleotídeos) pode significar mudar a frase inteira. Por exemplo:
  
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'''ME THINKS AT IS LIKE A UEASEL''' would change, for instance, to:
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'''ME THINKS AT IS LIKE A UEASEL''' mudaria, por exemplo, a:
  
 
'''ME THINKS ZUAJTAMJLFABAWFBTFMA'''
 
'''ME THINKS ZUAJTAMJLFABAWFBTFMA'''
  
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This example shows how easy it is to ruin a code with a simple change.
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Este exemplo mostra como é fácil arruinar um código com uma simples mudança.
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==See also==
 
==See also==
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* [[Evolution program]]
 
* [[Evolution program]]
  
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== Notes ==
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<references group="note"/>
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== References ==
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== Notas ==
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<references group="nota"/>
  
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== External links ==
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{{Referências}}
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* [http://creation.com/weasel-words-creation-magazine-critique-of-dawkins The weasel returns: Truman replies to Curtis] The weasel returns: Truman replies to Curtis.
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* [http://rosettacode.org/wiki/Evolutionary_algorithm Implementation of Weasel programs in many programming languages] Implementation of Weasel programs in many programming languages.
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* [http://www.detectingdesign.com/methinksitislikeaweasel.html Methinks it is Like a Weasel by D. Pitman M.D.] Methinks it is Like a Weasel by D. Pitman M.D.
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* [http://www.answersingenesis.org/articles/tj/v12/n3/dawkins Dawkins’ Weasel Revisited] Dawkins’ Weasel Revisited.
+
−
* [http://www.answersingenesis.org/articles/isd/timothy-standish Timothy G. Standish, Biology] Timothy G. Standish, Biology
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* {{cite book|author=Gitt, Werner|title=In the Beginning was Information|subtitle=A Scientist Explains the the Incredible Design in Nature|year=2006|publisher=Master Books|location=Green Forest, AR|pages=260|url=|isbn=978-0-89051-461-0}} [http://books.google.com.br/books?id=ajeomfd1-B8C&lpg=PA101&ots=2-8J87wp8j&dq=METHINKS%20IT%20IS%20LIKE%20A%20WEASEL%20Werner%20Gitt&hl=pt-BR&pg=PA102#v=onepage&q&f=false Link to the book on google books]
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* [http://creation.com/weasel-a-flexible-program-for-invest-deterministic-computer-demonstrations-of-evolution Weasel, a flexible program for investigating deterministic computer ‘demonstrations’ of evolution]
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==Ligações externas==
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* {{citar livro|autor=Gitt, Werner|título=In the Beginning was Information|subtítulo=A Scientist Explains the the Incredible Design in Nature|ano=2006|editora=Master Books|local=Green Forest, AR|páginas=260|url=http://books.google.com.br/books?id=ajeomfd1-B8C&lpg=PA101&ots=2-8J87wp8j&dq=METHINKS%20IT%20IS%20LIKE%20A%20WEASEL%20Werner%20Gitt&hl=pt-BR&pg=PA102#v=onepage&q&f=false|isbn=978-0-89051-461-0}}
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* [http://creation.com/weasel-words-creation-magazine-critique-of-dawkins The weasel returns: Truman replies to Curtis] O retorno do weasel: Truman responde a Curtis.
 +
* [http://rosettacode.org/wiki/Evolutionary_algorithm Implementation of Weasel programs in many programming languages] Implementação de programas Weasel em muitas linguagens de programação.
 +
* [http://www.detectingdesign.com/methinksitislikeaweasel.html Methinks it is Like a Weasel by D. Pitman M.D.] Methinks it is Like a Weasel por D. Pitman M.D.
 +
* [http://www.answersingenesis.org/articles/tj/v12/n3/dawkins Dawkins’ Weasel Revisited] [http://creation.mobi/article/1857 outro servidor] O Weasel de Dawkins visitado de novo.
 +
* [http://www.answersingenesis.org/articles/isd/timothy-standish Timothy G. Standish, Biology] Timothy G. Standish, Biologia
 +
* [http://creation.com/weasel-a-flexible-program-for-invest-deterministic-computer-demonstrations-of-evolution Weasel, a flexible program for investigating deterministic computer ‘demonstrations’ of evolution]
 +
* [http://marksmannet.com/RobertMarks/REPRINTS/2010-EfficientPerQueryInformationExtraction.pdf Artigo de Ewert Winston, George Montañez, William Dembsky e Robert J. Marks sobre o programa weasel]
 
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Revisión del 00:01 22 oct 2012

En la traducción

El programa weasel o weasel de Dawkins, es un experimento de pensamiento y una variedad de simulaciones por ordenador que ilustran esto. Es una simulación desarrollada por el etólogo británico Richard Dawkins donde se ha querido demostrar el poder relativo de la selección cumulativa en la evolución de sistemas naturales y artificiales. El nombre Weasel se debe a que el objetivo del programa es producir la frase Methinks it is like a weasel ('yo creo que se parece a una comadreja'), proveniente de la obra de Shakespeare Hamlet. La primera simulación fue escrito por él; varias otras implementaciones del programa han sido escritos por otros. Dawkins hizo una advertencia señalando que este experimento no fue diseñado para mostrar cómo funciona la evolución real, sino a tratar de mostrar la mejora obtenida por el mecanismo de selección en un proceso evolutivo. Dawkins reconoció que en cierta medida, su modelo és "engañoso en aspectos importantes".[1]

Algoritmo

Richard Dawkins no hay proporcionado el código fuente de su programa. Vamos a utilizar un algoritmo genético estándar sin entrecruzamiento que podría ser la siguiente.

  1. Comience con una secuencia (cadena) aleatórea de 28 caracteres.
  2. Hacer 100 copias de la secuencia (cualquier número razonablemente grande sirve).
  3. Comparar cada nueva secuencia a la secuencia objetivo "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL", y dar a cada uno una puntuación (para cada letra en el lugar correcto añadir 1 punto).
  4. Mientras ninguna secuencia ha alcanzado la puntuación perfecta (28) hacer
    1. Para cada secuencia:
      1. Para cada carácter en la secuencia:
        1. Con una probabilidad del 5% por cada carácter, cambiar el personaje con un carácter aleatóreo.
      2. Comparar el resultado con el objetivo "METHINKS IT IS LIKE A WEASEL", y añadir un punto a la puntuación de cada letra que está en su lugar.
    2. Seleccione la secuencia que tiene la puntuación más alta y reemplazar todas las 100 copias de esta secuencia.


Notas


Plantilla:Referências

Ligações externas

-->
  1. ↑ Plantilla:Cite book
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