EL ARGUMENTO POSITIVO DE DISEÑO

Por: Casey Luskin

Muchos críticos del diseño inteligente han argumentado que el diseño es solamente un argumento negativo contra la evolución. Esto no podría estar más alejado de la realidad. El líder teórico del diseño William Dembski ha hecho la observación de que “la característica principal de la acción inteligente es la contingencia dirigida, o lo que llamamos opción.”¹ Al observar los tipos de opciones que los agentes inteligentes hacen comúnmente cuando diseñan sistemas, se puede construir fácilmente un argumento a favor del diseño inteligente al esclarecer indicadores confiables y predecibles del diseño.

El diseño puede ser inferido utilizando el método científico de la observación, hipótesis, experimentación y conclusión. Los teóricos del diseño comienzan con observaciones sobre cómo actúan los agentes inteligentes cuando diseñan, para ayudarlos a reconocer y detectar el diseño en el mundo natural:

Tabla 1. Formas en que los diseñadores actúan cuando diseñan (Observaciones):

(1) Los agentes inteligentes piensan con un “objetivo fin” en mente, permitiéndoles resolver complejos problemas al tomar muchas partes y ordenándolas en patrones complicados que desempeñan una función específica (ej., información compleja y específicada): “Los agentes pueden ordenar la materia con objetivos distantes en mente. Con su uso del lenguaje, ‘encuentran’ rutinariamente secuencias funcionales altamente aisladas e improbables entre vastos espacios de posibilidades combinatorias.”2 “Hemos repetido la experiencia de agentes racionales y conscientes –en particular nosotros mismos- generando o causando incrementos en información compleja especificada, tanto en la forma de líneas con secuencias específicas de código y en la forma de sistemas jerárquicos compuestos de un arreglo de partes… Nuestro conocimiento basado en la experiencia sobre el flujo de información confirma que los sistemas con grandes cantidades de complejidad especificada (especialmente los códigos y lenguajes) invariablemente se originan de una fuente inteligente de la mente de un agente personal.”3

(2) Los agentes inteligentes pueden infundir rápidamente grandes cantidades de información a los sistemas: “El diseño inteligente provee una explicación causal suficiente sobre el origen de las grandes cantidades de información, dado que tenemos una experiencia considerable de agentes inteligentes generando configuraciones informacionales de la materia.” “Sabemos por experiencia que los agentes inteligentes comúnmente conciben planes antes de la creación de los sistemas que se conforman a los planes–-esto es, el diseño inteligente de un plano comúnmente precede al ensamblaje de partes de acuerdo con el plano o el plan preconcebido de diseño.”4

(3) Los agentes inteligentes ‘re-usan’ componentes funcionales que operan una y otra vez en diferentes sistemas (ej., las ruedas en automóviles y aviones):

¹ William A. Dembski, The Design Inference (Cambridge University Press, 1988), p. 62.

² Stephen C. Meyer, “The Cambrian Information Explosion” in Debating Design, p. 388 (William A. Dembski and Michael W. Ruse eds., Cambridge University Press, 2004), p. 388.

³ Stephen C. Meyer, “The origin of the biological information and the higher taxonomic categories” Proceedings of the Biological Society of Washington, 117 (2): 213-239 (2004).

⁴ Stephen C. Meyer, et. al., “The Cambrian Explosion: Biology’s Big Bang” in Darwinism, Design and Public Education (John A. Campbell and Stephen C. Meyer eds., Michigan State University Press. 2003). Pg. 386.

“Una causa inteligente puede reutilizar o redesplegar el mismo módulo en diferentes sistemas, sin que haya necesariamente ninguna conexión física o material entre esos sistemas. Incluso más simplemente, las causas inteligentes pueden generar patrones idénticos de forma independiente.”5

(4) Los agentes inteligentes típicamente crean cosas funcionales (aunque algunas veces podríamos pensar que algo no tiene función, sin darnos cuenta de su función verdadera): “Dado que las regiones que no codifican no producen proteínas, los biólogos Darwinistas las han desechado por décadas como ruido aleatorio evolutivo o ‘ADN-basura’. Desde el punto de vista del DI, sin embargo, es extremadamente improbable que un organismo gastara sus recursos en preservar y transmitir tanta ‘basura’”.6

Estas observaciones pueden luego ser convertidas en predicciones sobre lo que deberíamos encontrar si un objeto fue diseñado. Esto hace del diseño inteligente una teoría científica capaz de generar predicciones que puedan ser sujetas a experimentación:

Tabla 2. Predicciones de Diseño (Hipótesis)7 :

(1) Se encontrarán estructuras naturales que contengan muchas partes ordenadas en patrones complicados que desempeñen una función específica (ej., información compleja y especificada). (2) Formas que contengan grandes cantidades de información nueva aparecerán en el record fósil repentinamente y sin precursores similares. (3) La convergencia ocurrirá de forma rutinaria. Esto es, genes y otras partes funcionales serán reutilizadas en organismos diferentes no relacionados. (4) Se encontrará que mucho del llamado “ADN basura” desempeña funciones valuables.

Estas predicciones pueden ser entonces puestas a prueba al observar información científica, y llegar a conclusiones:

Tabla 2. Examinando la Evidencia (Experimentación y Conclusión):
Línea de Evidencia	Datos (Experimentos)	¿Predicción confirmada? (Conclusión)
(1) Bioquímica	Se han encontrado estructuras naturales que contienen muchas partes ordenadas en patrones complicados que desempeñan una función específica (ej., información compleja y específica), tales como máquinas irreduciblemente complejas en la célula. El flagelo bacterial es un ejemplo importante. La complejidad específica de los enlaces de proteínas, o de la célula autorreproducible más simple son otros ejemplos.8	Sí

⁵ Paul Nelson and Jonathan Wells. “Homology in Biology” in Darwinism, Design and Public Education, pg. 316.

⁶ Jonathan Wells, “Using Intelligent Design Theory to Guide Scientific Research” Progress in Complexity, Information and Design, Vol 3.1, Nov. 2004.,

⁷ Las predicciones “retrospectivas” son comunes en las nuevas teorías científicas. Por ejemplo, el trabajo de Einstein sobre relatividad intentó explicar la ya entendida falta de habilidad de las leyes de movimiento de Newton para predecir de forma precisa la mecánica física a velocidades muy altas. Incluso Thomas Kuhn observó que las nuevas teorías científicas tienen éxito cuando explican mejor la información ya existente. (Ver Kuhn, T., The Structure of Scientific Revolutions, (University of Chicago, Press, 1972), pgs., 79-80.) Pero aún así, la teoría del diseño también busca hacia el futuro, prediciendo que se encontrarán nuevas funciones para el “DNA-basura” y la complejidad específica en biología.

(2) Paleontología	Las novedades biológicas aparecen en el registro fósil repentinamente y sin precursores similares. La explosión cámbrica es el ejemplo más importante.9	Sí
(3) Sistemática	Se han encontrado partes similares en organismos que incluso los Darwinistas ven como separados por otras formas más relacionadas entre sí que no contienen las partes similares en cuestión. Ejemplos claros incluyen los genes que controlan el crecimiento de los ojos u otros miembros en diferentes organismos cuyos alegados antecesores comunes no se piensa que hayan tenido tales formas de ojos o miembros.10	Sí
(4) Genética	La investigación genética continúa descubriendo funciones del “ADN-basura”, incluyendo funcionalidad de pseudogenes, intrones, LINEA y elementos ALU. Ejemplos de funciones desconocidas del ADN persisten, pero el diseño alienta a los investigadores a buscar funciones, mientras que el Darwinismo ha causado que algunos científicos asuman que el ADN que no codifica es basura.11	Sí

Reconocimientos: Jonathan Witt aplicó su excelente habilidad de editor a este documento. También agradezco a los proponentes del diseño que han hecho investigación y estudios para corroborar predicciones de diseño.
⁸ William A. Dembski. No Free Lunch., Chapter 5 (Rowman and Littlefield, 2002); Michael J. Behe, Darwin’s Black Box, Chapter 3 (Free Press 1996); Behe, M. and Snoke, D.W., “Simulating evolution by gene duplication of protein features that require multiple amino acid residues,” Protein Science, 13 (2004); Scott N. Peterson and Claire M. Fraser, “The complexity of simplicity,” Genome Biology 2 (2001):1-7.
⁹ Mayr, E., One Long Argument: Charles Darwin and the Genesis of Modern Evolutionary Thought Harvard University Press, 1991), p. 138; Valentine, J.W., Jablonski, D., Erwin, D. H., “Fossils, molecules and embryos: new perspectives on the Cambrian Explosion,” Development 126:851-859 (1999).
¹⁰ Quiring, R., et al. “Homology of the eyeless gene of drosophila to the small eye in mice and aniridia in humans,” Science 265:78 (1994); See also infra, Ref. #5.
¹¹ Hirotsune S. et al., “An expressed pseudogene regulates the messenger-RNA stability of its homologous coding gene,” Nature 423:91-96 (2003); “The Unseen Genome: Gems among the Junk” by Wayt T. Gibbs, Scientific American (November, 2003); Hakimi, M.S. et. al., "A chromatin remodelling complex that loads cohesin onto human chromosomes," Nature, 418:994-998 (2002); Morrish, T. A., et al., "DNA repair ediated by endonuclease-independent LINE-1 retrotransposition," Nature Genetics, 31(2):159-165 (June, 2002).