William Dembski è uno dei principali pensatori del movimento del Disegno Intelligente (ID). Ha scritto sia testi scientifici, come The Design Inference (L'inferenza del disegno), sia libri divulgativi, come Understanding Intelligent Design (che abbiamo scritto insieme nel 2008).

Anche se recentemente ha spostato la sua attenzione dall'ID ad altri progetti, Dembski ha recentemente pubblicato un libro intitolato Introduction to Evolutionary Informatics (Introduzione all'informatica evolutiva), scritto insieme a Robert Marks e Winston Ewert. Questo potrebbe essere il suo ultimo contributo alla riflessione sul darwinismo e sul disegno intelligente.

In sostanza, l'obiettivo del libro è dimostrare due cose. In primo luogo, che le simulazioni al computer dell'evoluzione darwiniana non dimostrano che i processi ciechi e non guidati possono generare un aumento dell'idoneità e dell'informazione. In secondo luogo, le simulazioni evolutive al computer funzionano solo se si aggiunge informazione lungo il percorso, cosa che non è disponibile in natura. Quindi, ironia della sorte, secondo gli autori, se le simulazioni funzionano, sostengono (involontariamente) il disegno intelligente:

“Se questi modelli catturano effettivamente il processo darwiniano, allora dobbiamo concludere che l'evoluzione è guidata da un'intelligenza. Senza l'applicazione di questa intelligenza, i modelli evolutivi semplicemente non funzionano"[1].

Come possono Dembski et al. fare tali affermazioni? Esaminano attentamente vari programmi evolutivi popolari, come EV e Avida. In ogni caso, Dembski et al. sostengono che i creatori includono fonti di informazione nei loro programmi. E lo fanno in (almeno) tre modi:

Primo, includono un “uomo nel cerchio”. In altre parole, i programmi software vengono progettati, testati, regolati e ulteriormente testati fino a ottenere i risultati desiderati. Dembski et al. citano specificamente il critico dell'ID David Thomas, che ha sfidato i sostenitori dell'ID a trovare la fonte di informazioni nel suo programma che, secondo lui, avrebbe rovesciato l'ID. E così hanno fatto. In effetti, a un certo punto del codice Thomas ha scritto espressamente “over-ride!!!”, il che dimostra che il programma richiede una guida e non rispecchia i processi ciechi dell'evoluzione.

In secondo luogo, i programmi informatici evolutivi includono “informazioni attive a gradini”. Nel suo libro Climbing Mount Improbable, Dawkins sostiene che l'evoluzione può avvenire con un processo incrementale, passo dopo passo. Di conseguenza, per l'evoluzione di un verme in una balena, ad esempio, ogni passo intermedio deve essere funzionale. Questo pone delle sfide in natura, ma le simulazioni al computer sono spesso meno limitate. Il programma Avida funziona solo perché i creatori hanno progettato con cura una “scala” in cui ogni gradino è funzionale lungo il percorso. Secondo Dembski, senza questo processo progettato, la simulazione fallisce.

In terzo luogo, i tassi di mutazione dei vari programmi sono accuratamente regolati per il successo. In natura, le mutazioni sono molto più spesso dannose che benefiche. Ecco cosa scrivono Dembski et al:

"John C. Sanford, genetista della Cornell University, documenta che la probabilità di una mutazione benefica in un organismo complicato è essenzialmente pari a zero e che la mutazione ha maggiori possibilità di estinguere una specie che di farla progredire. Se la mutazione è generalmente benefica in un programma evolutivo, ci deve essere una fonte di informazione permanente che guida la mutazione lontano dall'essere un detrimento".

Ancora una volta, per far funzionare la simulazione al computer è necessario l'apporto di informazioni. Per essere sicuri, non sostengono che i processi darwiniani siano logicamente impossibili. Piuttosto, data la capacità creativa dei processi darwiniani e le risorse disponibili del nostro intero universo, l'evoluzione è funzionalmente impossibile. Infatti, secondo gli autori, i processi ciechi sono così limitati che l'informazione necessaria per il solo discorso di Gettysburg richiederebbe 10792 universi!

Introduzione all'informatica evolutiva è un testo introduttivo, ma non è certo destinato ai neofiti della matematica. Gli autori affermano che è accessibile, ma richiede sicuramente una certa preparazione matematica per coglierne la profondità. Non sono un matematico e quindi lascerò i dettagli del libro agli esperti.

Ma se Dembski et al. hanno ragione, e il mio sospetto è che sia così, allora le simulazioni evolutive al computer non forniscono prove a favore del darwinismo. Anzi, potrebbero addirittura fornire una prova indiretta del disegno intelligente.

[1] William Dembski, Robert Marks II, e Winston Ewert, Introduction to Evolutionary Informatics (Hackensack, NJ: World Scientific, 2017), 1.

Sean McDowell, Ph.D. , è professore di Apologetica cristiana alla Biola University, autore di best-seller, oratore popolare, insegnante part-time di scuola superiore e studioso residente dei Summit Ministries, California. Seguilo su Twitter: @sean_mcdowell, TikTok, Instagram e il suo blog: seanmcdowell.org.