※上記の広告は60日以上更新のないWIKIに表示されています。更新することで広告が下部へ移動します。


Claim CF011.2:
The No Free Lunch (NFL) theorems (Wolpert and Macready 1997) prove that evolutionary algorithms, when averaged across fitness functions, cannot outperform blind search. This means that an evolutionary algorithm can find a specified target only if complex specified information already resides in the fitness function. Evolutionary algorithms cannot account for the complex specified information we see in life; that information has to come from design.

NFL定理は進化アルゴリズムが、フィットネス関数平均したとき、ブラインドサーチを量がいしないことを証明した。これは、複雑な指定された情報がフィットネス関数に予め含まれていないと、進化アルゴリズムが指定されたターゲットに到達できないことを意味している。進化アルゴリズムは我々が生命に見る複雑で指定された情報を説明できない。情報はデザインに起因する。

Source:
Dembski, William A., 2002b. No Free Lunch, Lanham, MD: Rowman & Littlefield, pp. xii, 199-212.

Response:
  1. NFL定理は生物進化には適用されない。NFL定理はフィットネス関数がアルゴリズムと独立である場合にのみ適用される。しかし、生物進化では、進化する集団は環境と影響しあい、集団内の個体間も影響しあう。したがって、フィットネス関数にも影響を及ぼしている。
    さらに注意すべきは、NFL定理はターゲット到達について言及していないこと。NFL定理は、複数のアルゴリズムのうち、どれが最も効率がよいかを見出す問題にのみ適用できる。それはDembskiが考えるターゲットとは違う。
    Dembski自身が後に、 情報の転換と保存 についての主張にとって、NFL定理が重要ではないと書いている[Dembski 2002a]。
  2. NFL定理はフィットネス関数全体についての平均を考えている。フィットネス関数の平均以上の解を見つけることは、ややこしいことではなく、多くの場合トリビアルである。もし、ある測定基準にしたがって、効率よく解を求めたければ、その測定基準を測定するフィットネス関数が多くの場合、ブラインドサーチよりもうまく働く。たとえば、ある環境での生存と繁殖について考えているなら、その環境での生存と繁殖がフィットネス関数としてよい選択である。
  3. ある概念を検証する究極の方法は、それが働くかどうかである。進化アルゴリズムは働く。進化アルゴリズムは他の方法で扱いにくい多くの問題について解を見つけている。もし数学が信頼できる監察結果と矛盾しているなら、数学の適用方法が間違っているか、見当違いか、そもそも数学が間違っているかいずれかだ。
  4. 複雑で指定された情報は デザインを意味しない
  5. 複雑で指定された情報が生命の中に存在していることを示したデザイン理論家はいない。
  6. フィットネス関数を経由して、進化は環境からの情報を使っていることは、何も目新しいことではない。それは適応と呼ばれる。ダーウィンはそれについて一般論を書いている{Darwin 1859]。それはデザインを意味しない。

Links:
  1. Perakh, Mark, 2003. The No Free Lunch theorems and their application to evolutionary algorithms.

References:
  1. Darwin, C., 1872. The Origin of Species, 1st Edition. Senate, London.
  2. Dembski, William A., 2002a (Nov. 6). The ARN Design Forum: What genetic algorithms can do.
  3. Wolpert, D. H. and W. G. Macready, 1997. No Free Lunch theorems for optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1(1): 67-82.

Further Reading:
  1. Wein, Richard, 2002. Not a free lunch but a box of chocolates: A critique of William Dembski's book No Free Lunch.