Аниматы и проблема возникновения интеллекта

[Дарвинист]

Маikov, потрудитесь, более, не прибегать к личностным оценкам в моей теме, иначе я воспользуюсь правом запрета на право писать в ней лично Вам.

[Игорь Антонов]

А почему этот алгоритм вообще должен куда-то расти в сторону биологических свойств, при любых растраченных ресурсах, что и как с ним ни делай?

Потому, что именно так происходило в биологической эволюции.

Так в биологической эволюции эволюционируют внутренне активные живые организмы, а алгоритм - это лишь набор последовательно выполняемых команд.
Является ли чем-то обоснованным допущение, что внутренняя активность, адаптивные реакции на новые условия среды принципиально переносимы  в алгоритм в какой-либо иной форме, кроме их осознанного программирования?

Где прослеживается какая-либо закономерность, которая должна к этому росту вести?

А где была прослежена закономерность алгоритма параметрической оптимизации? В биологической эволюции, очевидно (но без учёта наличия в реальности самонаправления эволюции).

Закономерность алгоритма параметрической оптимизации прослеживается и обосновывается математически. Никаких отсылок к биологии это не требует.
В то же время, никакой математизации системогенеза не существует. Новая система не является логическим или математическим следствием решаемой ею задачи.
Уже потому, что одна задача часто может быть решена разными способами. Но любой из них должен обладать своей собственной системной связностью, к которой не ведут ни рандомизация, ни упорядоченный перебор. Порождение таких систем, скорее, биологическая специфика.
Обоснованию того, что в алгоритмы это закономерно не переносится физик Роджер Пенроуз посвятил несколько книг. Я приводил и собственные аргументы.

[Игорь Антонов]

С одной стороны, вы не понимаете аргументы, которые позволят вам объяснить Alexeyy-ю, что его мечты — это только мечты. Но при этом вы уверены, что он не прав.

Ваши аргументы мне известны и понятны. Книга Пригожина и Николис "Познание сложного" куплена, прочитана и понята уже давно, ещё в бумажном виде. Меня эти аргументы не устраивают тем, что там реальные результаты смешаны с идеологизированной и не обоснованной экстраполяцией этих результатов. За счёт обыгрывания двусмысленности понятий "сложность" и "порядок" проблематика и специфика организованной системности и информационных процессов вытесняется на периферию, считается чуть ли не автоматическим следствием уже рассмотренного материала. На самом же деле, это не так.

[Маikov]

Книга Пригожина и Николис "Познание сложного" куплена, прочитана и понята уже давно, ещё в бумажном виде. Меня эти аргументы не устраивают тем, что там реальные результаты смешаны с идеологизированной и не обоснованной экстраполяцией этих результатов. За счёт обыгрывания двусмысленности понятий "сложность" и "порядок" проблематика и специфика организованной системности и информационных процессов вытесняется на периферию, считается чуть ли не автоматическим следствием уже рассмотренного материала. На самом же деле, это не так.

Эти вещи с вами обсуждать бессмысленно. Открытые системы, неравновесные состояния, неравновесные фазовые переходы, хаос и бифуркации — ничего из этого вам неизвестно. А без этих теорий самоорганизация — это действительно «идеология, экстраполяция и обман». Чем она вам и кажется. Но на самом деле проблема глубже, и она в том, что разобраться с этими теориями вы, судя по всему, просто не можете. Почему-то вы их не понимаете. Как любой альтернативщик — зачастую это люди образованные, но что-то у них не в порядке. Те же проблемы у вас с квантовой физикой — поэтому вы тоже просто транслируете любимую идею.

Ваши аргументы мне известны и понятны.

О том, что вам «известно и понятно», я написал выше, но сейчас речь о других аргументах. Если вы не понимаете, что такое хаос и бифуркации — именно на основании этих научных теорий не сложно доказать, что биологические системы принципиально отличаются от искусственных — докажите другое. Точнее, начните с другого конца. Это более сложно, но выводы в своей сути будут те же. Так вот, обоснуйте, что человек не сможет создать какую-либо искусственную систему, приближающейся к себе сложности. Начните с этого, а там дальше выяснится, что эта невозможность — следствие принципиальных отличий биологических и искусственных систем. Чтобы всё это обосновать, ничего, кроме логики и общих знаний, не потребуется.

Если аргументы, которые позволят это сделать, вам в голову не приходят, то они здесь во второй главе, её второй половине — Гёделевский аргумент, вычислимость интеллекта и теория всего. «Содержание» в шапке не забудьте прочитать, чтобы понимать что к чему. И какая система «искусственная» — об этом в первых абзацах статьи написано.

[Дарвинист]

Эти вещи с вами обсуждать бессмысленно

Маikov, еще одна подобная фраза - и я буду требовать, чтобы Вы покинули тему.

[Alexeyy]

А почему этот алгоритм вообще должен куда-то расти в сторону биологических свойств, при любых растраченных ресурсах, что и как с ним ни делай?

Потому, что именно так происходило в биологической эволюции.

Так в биологической эволюции эволюционируют внутренне активные живые организмы, а алгоритм - это лишь набор последовательно выполняемых команд.
Является ли чем-то обоснованным допущение, что внутренняя активность, адаптивные реакции на новые условия среды принципиально переносимы  в алгоритм в какой-либо иной форме, кроме их осознанного программирования?

Внутренняя активность, адаптивные реакции на новые условия среды – это проявление каких-то законов. Физических, химических, статистических. А закон (в своём «классическом виде» типа законов Ньютона или законов статистической физики) – это, в общем-то, всегда и есть краткая формулировка (в виде уравнений) некого алгоритма, описывающего взаимодействие.
Почему нельзя эти законы, в свёрнутом виде (что-то огрубляющем, упрощающем для убыстрения), перенести непосредственно в форму алгоритма программирования, когда, по сути, они и есть тот же алгоритм, но иначе записанный?

Где прослеживается какая-либо закономерность, которая должна к этому росту вести?

А где была прослежена закономерность алгоритма параметрической оптимизации? В биологической эволюции, очевидно (но без учёта наличия в реальности самонаправления эволюции).

Закономерность алгоритма параметрической оптимизации прослеживается и обосновывается математически. Никаких отсылок к биологии это не требует.

Странно... где-то раньше мы общались на эту тему и вы там, по-моему, писали, что это – типа параллель с отбором по (случайным) мутациям...

В то же время, никакой математизации системогенеза не существует. Новая система не является логическим или математическим следствием решаемой ею задачи.
Уже потому, что одна задача часто может быть решена разными способами. Но любой из них должен обладать своей собственной системной связностью, к которой не ведут ни рандомизация, ни упорядоченный перебор. Порождение таких систем, скорее, биологическая специфика.

Ну да... всё, в основном, так...
До сих пор было, в основном, биологической спецификой. Хотя, граница – размыта ...

Обоснованию того, что в алгоритмы это закономерно не переносится физик Роджер Пенроуз посвятил несколько книг.

А вот я то как раз говорю не о закономерном переносе, а о стохастическом – благодаря биологически-подобной эволюции алгоритма с «нуля» (с элементами случайности, но избирательной и самонаправляемой; словом, при активной роли самонаправления эволюции). Человек это закономерным образом (в смысле осознанно программируя связь для того, чтобы не нарушить целостность алгоритма) сделать не сможет (для решения реальных практических задач). А для решения каких-то «игрушечных» задач – сможет. С них – и надо начинать запускать эволюционировать («нулевой») алгоритм, чтобы он потом дорос и до реальных задач. 

[Игорь Антонов]

Внутренняя активность, адаптивные реакции на новые условия среды – это проявление каких-то законов. Физических, химических, статистических. А закон (в своём «классическом виде» типа законов Ньютона или законов статистической физики) – это, в общем-то, всегда и есть краткая формулировка (в виде уравнений) некого алгоритма, описывающего взаимодействие.
Почему нельзя эти законы, в свёрнутом виде (что-то огрубляющем, упрощающем для убыстрения), перенести непосредственно в форму алгоритма программирования, когда, по сути, они и есть тот же алгоритм, но иначе записанный?

Это правильная постановка вопроса.
Но ключевой вопрос - по каким физическим, химическим или статистическим законам возникают новые информационные процессы?
Информатика для управляемых алгоритмами компьютеров - это родная стихия. Если есть некий определенный принцип, по которому происходит порождение информационных процессов (частным случаем которых являются новые адаптивные реакции), то он должен переноситься в компьютер столь же легко и естественно, как переносится туда принцип параметрической оптимизации систем, работающий, как в технике, так и в биологии.

Но нет этого:
Рандомизация закономерно не создаёт комплексного согласования, работающего на конкретный полезный результат, перебор какими-либо формальными методами его тоже закономерно не создает, и выполнение жёсткого алгоритма его тоже закономерно не создаёт. Если только внутрь алгоритма, как делает Максет, не вставить оракула, что, однако, является не решением проблемы, а лишь уловкой. 
Что касается отбора, то пока что-то не создаст новую организацию,  то и отбирать нечего.

И что остаётся, откуда тогда все информационные процессы берутся?
В человеческой практике это продукты мысли, сознания, а на нижнем уровне -  физиологических реакций, характерных для живых организмов. Возможность алгоритмического моделирования этого явления так и не удалось обнаружить за 60 лет существования эволюционной кибернетики.
Остаётся вариант, что порождающее информационные процессы свойство, это эмерджентное качество такого конгломерата элементов материального мира, у которого проявляются предпсихические и психические свойства, то есть, живых существ.
Хватает ли обычных физических и химических свойств этого конгломерата для инъекции психического начала в косную материю?
По крайней мере, классических - скорее нет. Квантовомеханических с какими-то дополнениями - может быть. Но если там будет принципиальной нелокальность эффектов во времени, то на алгоритмическом аналоге динамики такой системы в отсутствие сведений о будущих событиях можно поставить крест.

Подозреваю, что в этом месте Maikov споёт нам свою традиционную песню о том, что всё давно открыто -  про "самоорганизацию" как естественный атрибут  открытых неравновесных диссипативных систем, но в песне этой спекуляция на спекуляции, разбор которых достоин отдельной темы.
Самоорганизация ячеек Бенара не требует их внутренней активности. Активности у ячеек Бенара не больше чем у шарика, который катится с горки. Вся рассматриваемая синергетикой на формализуемом уровне "самоорганизация" именно такова - это закономерное, внутренне пассивное,  объяснимое действием известных законов, допускающее математическое описание, структурирование материи.

Закономерность алгоритма параметрической оптимизации прослеживается и обосновывается математически. Никаких отсылок к биологии это не требует.

Странно... где-то раньше мы общались на эту тему и вы там, по-моему, писали, что это – типа параллель с отбором по (случайным) мутациям...

Параллель не означает заимствование.

Обоснованию того, что в алгоритмы это закономерно не переносится физик Роджер Пенроуз посвятил несколько книг.

А вот я то как раз говорю не о закономерном переносе, а о стохастическом  – благодаря биологически-подобной эволюции алгоритма с «нуля» (с элементами случайности, но избирательной и самонаправляемой; словом, при активной роли самонаправления эволюции).

Но эволюция организованных систем - это закономерный процесс, содержащий множество итераций и имеющий стохастическую составляющую. Сам тренд на организацию либо должен закономерно возникать, либо его не будет вообще. Что касается вычислительных экспериментов с алгоритмами, то желаемое Вами их "активное самонаправление" это как раз то, чему взяться неоткуда. Не из-за недостаточности вычислительных ресурсов, не из-за лени или недогадливости программистов, а из-за принципиальных свойств самих алгоритмов. У алгоритмов нет собственных потребностей, соответственно, и собственной их активности взяться неоткуда.

[Alexeyy]

Тогда я радикально не согласен с тем, что «в алгоритмы это закономерно не переносится».
С помощью только параметрической оптимизации – это, наверно, действительно, не переносится. Но я то веду речь о другом.

Это правильная постановка вопроса.
Но ключевой вопрос - по каким физическим, химическим или статистическим законам возникают новые информационные процессы?

Ну, очевидно, по каким-то из тех, которые сейчас известны в физике. Т.е., вообще говоря, по тем законам физики, которые сейчас известны. Если конкретизировать, то, думаю, что в основе лежат те "чисто" физические процессы, которые способны на саморепликацию и дарвиновский отбор. Конкретных проявлений таких процессов - огромное число и между ними, поэтому, должна быть конкуренция. Я имею в виду что-то вроде фазовых переходов между разными агрегатными состояниями. В силу периодических астрофизических процессов обязательно должно возникать огромное количество периодически протекающих прямых и обратных физико-химических процессов. Типа вода замёрзла/растаяла. И какие-то из них, наверняка, будут катализировать собственное протекание. Например, наличие кристаллов льда способствует тому, что (при понижении температуры) быстрее будут образовываться другие кристаллы. А при наличии воды и при повышении температуры чем больше будет вод - тем лучше будет конвекция в ней и тем быстрее она будет нагревать остающийся лёд. Т.е. вода тоже будет выступать в роли собственного катализатора. Это я и называю саморепликацией. Ну или самокатализации. Что, само по себе, ещё не обеспечивает наличие и возможности дарвиновского отбора. Но среди огромного числа подобных прямых/обратных процессов, наверняка, найдутся и те, в которых этот дарвиновский механизм отбора будет возможен. Та же пара лёд/вода и плюс разные добавки. По ним уже, в принципе, мог бы идти дарвиновский отбор.
  Поэтому, я не вижу ничего принципиально проблемного с физической точки зрения, что запустило бы дарвиновский механизм эволюции ещё на "простейшем" "чисто" физико-химическом уровне организации материи.
  Всё. Дальше уже все те усложнения (в том числе и самонаправление эволюции), о которых было говорено, уже способны будут развиваться благодаря отбору.
Если перевести на язык (программного) алгоритма, то нужно создать множество слабо связанных между собой алгоритмов, способных к «мутациям», зависящим от всей предистории всех алгоритмов. И которые будут конкурировать между собой для решения каких-то множеств «игрушечных» задач (чтобы так потом «натаскаться» до сложного уровня).  Самонаправленность здесь, изначально, будет выражаться как результат слабого взаимодействия всех этих алгоритмов и зависимости их мутаций от всей предыдущей истории их эволюции.

Рандомизация закономерно не создаёт комплексного согласования, работающего на конкретный полезный результат, перебор какими-либо формальными методами его тоже закономерно не создает, и выполнение жёсткого алгоритма его тоже закономерно не создаёт. Если только внутрь алгоритма, как делает Максет, не вставить оракула, что, однако, является не решением проблемы, а лишь уловкой. 
Что касается отбора, то пока что-то не создаст новую организацию,  то и отбирать нечего.

Рандомизация, может, и не создаст комплексного согласования, работающего на конкретный, полезный результат.
И не обязательно в алгоритме создавать комплексного самосогласования, работающего на конкретный полезный результат для того, чтобы запустить эволюционный процесс по возникновению такого самосагласованию.
В таком комплексном согласовании основная проблема состоит в том, чтобы не разрушить, благодаря взаимодействию частей алгоритма, его работу в новом качестве (благодаря комплексному согласованию).
Поэтому для запуска процесса достаточно «руками» сделать так, чтобы в алгоритме было (очень) много слабо связанных частей. Это, скорее всего, никак не приведёт к тому, что рандомизация такого алгоритма приведёт к нового полезного результата. Но зато если в таком алгоритме ввести «мутации», зависящие от всей предистории работы алгоритма, то такой алгоритм будет способен, постепенно, радикально менять своё тело (решая «игрушечные» задачи) и без нарушения функциональности. А это – уже и будет залогом того, что благодаря таким «мутациям» (зависящим от всей предистории работы алгоритма) и дарвиновской эволюции по ним и возникнет та комплексная связность, которая будет необходима для решения практических (а не «игрушечных») сложных задач (т.е. алгоритм «натаскается», стартуя от «игрушечных» задач точно так же, как ученик «натаскивается» в школе).

[Максет]

Информатика для управляемых алгоритмами компьютеров - это родная стихия. Если есть некий определенный принцип, по которому происходит порождение информационных процессов (частным случаем которых являются новые адаптивные реакции), то он должен переноситься в компьютер столь же легко и естественно, как переносится туда принцип параметрической оптимизации систем, работающий, как в технике, так и в биологии.

Но нет этого:
Рандомизация закономерно не создаёт комплексного согласования, работающего на конкретный полезный результат, перебор какими-либо формальными методами его тоже закономерно не создает, и выполнение жёсткого алгоритма его тоже закономерно не создаёт. Если только внутрь алгоритма, как делает Максет, не вставить оракула, что, однако, является не решением проблемы, а лишь уловкой. 
Что касается отбора, то пока что-то не создаст новую организацию,  то и отбирать нечего.

Вот вам модель программы эволюции на компьютере:
Создаем само копирующийся алгоритм.
Вначале в центре экрана монитора появляется один круг.
В этот круг заложен алгоритм деления (репликации) с передачей копии этого алгоритма деления своим копиям.
В результате первого деления на экране образуются два круга, в каждой из которых сидит алгоритм деления.
Затем эти два круга тоже создают свои копии и кругов станет четыре.
Затем восемь, шестнадцать и т.д. в геометрической прогрессии.
Чем дальше будет возрастать количество кругов, тем больше будет увеличиваться плотность кругов находящихся в центре.
В какой-то момент, это количественное изменение кругов приведет к качественному изменению.
Это произойдет из-за того, что высокая плотность и давление на внутренние круги со стороны внешних кругов приведет к тому, что у внутренних кругов будет меняться форма в результате сплющивания и они в конце концов станут квадратными.
То есть образуются фигуры разной формы от чисто круглых до чисто квадратных с множеством промежуточных форм.
Это есть первичное видообразование.
Если продолжать дальше, то произойдет вторичное видообразование.
Когда множество центральных фигур примут квадратную форму, то несколько из них, например четыре центральных квадрата, слипнутся друг с другом и образуют качественно новую фигуру как квадрат большего размера.
У этого большего квадрата и алгоритмы объединятся, создав более мощный импульс деления и создания своей копии.
В конце концов, круглая форма существования «материи» вымрет, уступив место в конкурентной борьбе квадратной форме.

[Игорь Антонов]

Поэтому, я не вижу ничего принципиально проблемного с физической точки зрения, что запустило бы дарвиновский механизм эволюции ещё на "простейшем" "чисто" физико-химическом уровне организации материи.

Дарвиновский механизм не создаёт всё, что угодно. Он не запрещает стабильного существования простых устойчивых форм и может направлять эволюцию только туда, куда позволяют предыстория и изменчивость.
Поэтому просто ссылка на дарвиновский механизм - это встречающийся не только у Вас, но содержательно пустой аргумент.

Если перевести на язык (программного) алгоритма, то нужно создать множество слабо связанных между собой алгоритмов, способных к «мутациям», зависящим от всей предистории всех алгоритмов. И которые будут конкурировать между собой для решения каких-то множеств «игрушечных» задач (чтобы так потом «натаскаться» до сложного уровня).  Самонаправленность здесь, изначально, будет выражаться как результат слабого взаимодействия всех этих алгоритмов и зависимости их мутаций от всей предыдущей истории их эволюции.

Уже хорошо известно, что происходит с алгоритмами, подвергаемыми любым мутациям, за исключением согласованной реорганизации - либо у них формируется ограниченная функциональность под жёстким давлением отбора, либо она же нарушается.  Иного не дано.
Произвольная или статистическая зависимость изменений от предыстории в системном плане ничего полезного не даёт,
а откуда берётся информационно-прогностическая зависимость изменчивости от предыстории - в этом как раз и заключается вся суть вопроса.

[Игорь Антонов]

В конце концов, круглая форма существования «материи» вымрет, уступив место в конкурентной борьбе квадратной форме.

Есть компьютерные вещи интереснее борьбы квадратов с кругами, например, Life Дж.Конвея.
Но к проблеме возникновения и эволюции организованных систем, ни вытеснение кругов квадратами, ни Life Конвея прямого отношения не имеют.

[АrefievPV]

Дарвиновский механизм не создаёт всё, что угодно. Он не запрещает стабильного существования простых устойчивых форм и может направлять эволюцию только туда, куда позволяют предыстория и изменчивость.
Поэтому просто ссылка на дарвиновский механизм - это встречающийся не только у Вас, но содержательно пустой аргумент.

Я уже писал, как формируется прогрессивное усложнение систем, повторю немного.
 
Естественным (и наиболее вероятным) является именно «тупое» (всякое там слипание, соединение, включение в себя всякого «хлама» и пр.) усложнение системы, не несущее какого-то преимущества, функциональности и т.д. Изменилась среда обитания, и появились возможности для наращивания «тупой» сложности – то есть, стали более вероятны такие процессы.
 
Возникновение функционального усложнения является очень маловероятным событием и чем сложнее исходная система, тем менее вероятно такое событие. Кстати, этим фактом очень часто пользуются критики и противники теории естественного возникновения жизни.
 
Функциональное усложнение систем возникает в результате ЕО, путём изменения и оптимизации структуры («тупой» сложности) систем. То есть, изменилась среда обитания в очередной раз, и сложные (с наращенной «тупой» сложностью) системы начали упрощаться, параллельно адаптируясь (типа, стали более вероятны такие процессы).
 
Мало того, возникновение новой функциональности без упрощения (исключения части элементов) также очень маловероятно. Даже паразиты, обретая новую функциональность, неизбежно упрощаются.
 
Для изменения внутренних связей надо, или что-то включить в систему, или что-то исключить из системы. Включение приведёт к наращиванию «тупой» сложности – вероятность обретения новой функциональности очень мала (система скорее сломается). Исключение приведёт к упрощению системы – по сути, к деградации системы. А вот если сначала нарастить «тупую» сложность, а потом начать терять элементы в силу естественных причин (тем самым поневоле изменяя внутренние связи), то можно с достаточной вероятностью обрести новую функциональность и сохранить сложность не ниже исходной (до наращивания «тупой» сложности).
 
Тут важно отметить сразу два принципиальных момента:
 
– Функциональность возникает, как адаптация к условиям существования (как ответ системы на комплексные воздействия среды обитания на протяжении многих поколений). То есть, сама функция/функциональность требует взаимодействия системы и среды – она и рождается/возникает в процессе такового взаимодействия (функция, это, как бы, алгоритм этого взаимодействия).
 
– В процессе адаптации, практически неизбежно, «выпадают» элементы, звенья, части адаптирующейся системы (опять-таки, на протяжении многих поколений это происходит). Упрощение гораздо более вероятно, нежели некое конструктивное усложнение (упрощение, это процесс вполне естественный). Само собой, при «выпадении» элементов, в системе изменяются и её внутренние связи (типа, возникают новые связи без посредников). Однако таковое упрощение идёт на фоне формирования функциональности (на фоне адаптации) – то есть, происходит то, что можно назвать оптимизацией.
 
И если после обретения какой-то функциональности с параллельным упрощением структуры системы (то есть, оптимизацией структуры) возникает новая прогрессивная сложность, то никаким прямым (то есть, постепенным наращиванием прогрессивной сложности системы в процессе эволюции) моделированием это не объяснить – формирование такой последовательности из маленьких эволюционных «шагов» прогрессивного усложнения очень маловероятна.
 
Мало кто допускает, что эволюция идёт всеми возможными путями сразу – в том числе, через множество циклов («тупое» усложнение – упрощение + формирование функциональности). И, имея перед глазами исходную простую систему и конечную конструктивно сложную систему (после адаптации – то бишь, после обретения некоей функциональности), просто невозможно себе представить, как такое (весьма маловероятная последовательность событий) произошло.
 
Ошибка исследователей заключается в том, что, реконструируя последовательность событий, они применяют метод прямого моделирования – постепенное наращивание прогрессивной сложности системы в процессе эволюции маленькими «шагами». Но эволюционный путь оказался скорее похожим на последовательность «петель», а не линию – то есть, каждый маленький «шаг» является эволюционной «петлёй».   
 
Кстати, эти принципиальные моменты являются дополнительными аргументами к моему утверждению, что среда не только порождает систему, но и после рождения системы продолжает определять реакции системы (по сути, среда управляет системой).

[Игорь Антонов]

Для изменения внутренних связей надо, или что-то включить в систему, или что-то исключить из системы. Включение приведёт к наращиванию «тупой» сложности – вероятность обретения новой функциональности очень мала (система скорее сломается). Исключение приведёт к упрощению системы – по сути, к деградации системы. А вот если сначала нарастить «тупую» сложность, а потом начать терять элементы в силу естественных причин (тем самым поневоле изменяя внутренние связи), то можно с достаточной вероятностью обрести новую функциональность и сохранить сложность не ниже исходной (до наращивания «тупой» сложности).

Если говорить об автоматах или цифровой вселенной программного кода, то там просто нет того, что было бы уместно называть "тупой" сложностью.

Бессистемное нагромождение элементов и операторов в любом количестве и  с любым статистическим распределением - это если и сложность, то сложность информационного шума. Да, любая организованная система более упорядочена, чем бессистемный поток составляющих её элементов.  Программный код сжимается и для этого есть соответствующие утилиты, шумовой код не сжимается. 

Но организованная сложность, это не упрощённая "тупая" сложность.  Это сложность совсем иной природы, которой не было внутри исходного шума. В этой сложности есть  информационная составляющая, связывающая элементы особым образом только потому, что в будущем их определенное взаимодействие даст системе полезный результат. Эта штука и называется функциональной системностью. Из гиперастрономического пространства всех возможных альтернативных  комбинаций элементов избирательно извлекаются именно те, которые будут работать на полезный для системы результат здесь и сейчас. И именно этот "оператор перехода" в живых системах работает, но алгоритмически он не формализуется, что и является главной проблемой для "мозга анимата".

[АrefievPV]

Игорь Антонов.

Судя по всему, вы не поняли, на что именно я разместил свои пояснения (и возражения) в виде цитаты.

Попробую ещё раз (предельно кратко).

Дарвиновский механизм ... может направлять эволюцию только туда, куда позволяют предыстория и изменчивость.

Я поясняю этот момент:

Мало кто допускает, что эволюция идёт всеми возможными путями сразу – в том числе, через множество циклов («тупое» усложнение – упрощение + формирование функциональности). И, имея перед глазами исходную простую систему и конечную конструктивно сложную систему (после адаптации – то бишь, после обретения некоей функциональности), просто невозможно себе представить, как такое (весьма маловероятная последовательность событий) произошло.
 
Ошибка исследователей заключается в том, что, реконструируя последовательность событий, они применяют метод прямого моделирования – постепенное наращивание прогрессивной сложности системы в процессе эволюции маленькими «шагами». Но эволюционный путь оказался скорее похожим на последовательность «петель», а не линию – то есть, каждый маленький «шаг» является эволюционной «петлёй».

Вы подразумеваете только метод прямого моделирования, а я поясняю, что в действительности эволюция идёт через множество эдаких эволюционных «петель».

Кстати, каждая такая «петля» частично «обнуляет» предысторию. 

Поэтому просто ссылка на дарвиновский механизм - это встречающийся не только у Вас, но содержательно пустой аргумент.

Поэтому ссылка на дарвиновский механизм не является содержательно пустым аргументом.

P.S. Интерпретация работы дарвиновского механизма (и работы ЕО в целом), как последовательного (то есть, без самопересечения) и постепенного наращивания функциональной сложности, является недопустимым упрощением.

[Игорь Антонов]

Судя по всему, вы не поняли, на что именно я разместил свои пояснения (и возражения) в виде цитаты.

А в чём заключалось возражение?
Я сказал, что отсылки к дарвиновскому механизму пусты без конкретизации закона изменчивости.
Вы предлагаете свой спорный закон изменчивости. Где возражение?