Matt Wartell dice que no puedes probar nada físico usando las matemáticas, eso es correcto. También tiene razón en que no tenemos una descripción precisa de la evolución, tenemos una descripción cualitativa, pero incluso en eso, no tenemos ni idea. Como Leslie Valiant dice esto sobre la evolución, no pretendamos saber cosas que no sabemos, porque socavará la ciencia, en lugar de ayudarla.
Este punto que estoy haciendo (Parroting lo que aprendí de Valiant) es bastante controvertido para los biólogos, pero no para los científicos informáticos que conocen la evolución. La mayoría de los biólogos leen acerca de la selección natural y están convencidos (o no) de que la evolución funciona por variación, y selección natural, y deriva y mutación, etc., y van a hacer su biología. Esto es muy desalentador, porque a pesar de que Darwin dijo explícitamente que no entiende cómo surge la complejidad a través de la selección natural, nadie respondió después de él para abordar esta pregunta.
Esto era comprensible ya que no sabíamos cómo explicar esto, hasta que llegó Turing y sentó las bases de la teoría de la complejidad computacional. Desde entonces, muy pocas personas realmente se acercaron al tema para dar una descripción cuantitativa precisa de la evolución. No es una prueba, sino una descripción matemática que le permite decir cosas útiles sobre la evolución que son rigurosas y algo predictivas. Actualmente, no tenemos eso, lo mejor que tenemos es el estudio de cómo las entidades estáticas se seleccionan y evolucionan en poblaciones finitas o infinitas.
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Hay un gran vacío en nuestro conocimiento aquí, y cuando lo pienso, casi me hace llorar. Los algoritmos genéticos (como mencionan Glyn Williams y Quora User) son algoritmos de optimización mundanos que se incluyen en la búsqueda de escalada, y ninguno de los algoritmos genéticos / de vida artificial que las personas afirman que son algo más. No pueden crear entidades complejas que realmente sigan desarrollándose cada vez más. En el mejor de los casos, se convierten en gusanos de red, pero nuevamente, se vuelven completamente complejos.
Deberíamos ver la evolución como un algoritmo de aprendizaje, esto es realmente lo que es. Necesitamos entender cómo el espacio dinámico de búsqueda de la evolución lo afecta. Hemos desarrollado estas herramientas en informática, pero hasta hace muy poco, nadie miraba la evolución de esta manera. No tenemos una idea rigurosa de cómo la evolución puede encontrar soluciones viables adaptativas. Tenemos una descripción cualitativa, pero eso es todo lo que tenemos.
