ID:n tutkimusaiheita on käsitelty mm. William A. Dembskin kirjassa Design Revolution (ss. 310-317), johon tämä teksti suurelta osin tukeutuu, sekä mm. Dembskin artikkelissa ”THREE FREQUENTLY ASKED QUESTIONS ABOUT INTELLIGENT DESIGN” väliotsikolla ”What research topics does a design-theoretic research program explore?” (ss.2-4). Lisää ID:n tutkimusaiheita löytyy esim. Wolf-Ekkehard Lönnigin paperin ”Dynamic genomes, morphological stasis, and the origin of irreducible complexity” loppupuolelta (ss. 113-115).
Joitakin älykkään suunnitelman ideaan liittyviä tutkimusaiheita:
* Suunnittelun havaitseminen
Suunnittelun havaitsemisen tunnistuskriteereistä käytetään monilla tieteenaloilla, kuten esim. oikeustieteissä, arkeologiassa, kryptokrafiassa ja SETI-projektissa. On esiintynyt paljon keskustelua Behen palautumattomasti monimutkaisuuden ja Dembskin täsmennetyn monimutkaisuuden käyttämisestä kriteerinä suunnittelun havaitsemisessa biologisessa ympäristössä. Design-teoreetikkojen tulee olla keskellä tätä keskustelua.
* Biologisen informaation tutkiminen, eli miten aineelle saadaan muoto (lat. informare=to give form).
Miten funktio ja fittness kuvataan informaationa? Mitkä ovat esteet, jotka materiaaliset mekanismit kohtaavat yritettäessä synnyttää biologista informaatiota? Ja ennen kaikkea, mikä ovat teoreettiset ja empiiriset perusteet siten ajattelemiselle, että älykkyydellä on välttämättä roolinsa biologisen informaation alkuperässä? Dembski on aloittanut näiden kysymysten tarkastelun kirjassaan ”No Free Lunch”, mutta tarvitaan vielä paljon lisää työtä.
* Kompleksisuuden minimitason löytäminen
Miten kompleksisuuden karsiminen olemassaolevista monimutkaisissa systeemeissä vaikuttaa niiden kykyyn suorittaa funktioitaan(säilyttäen organismin hengissä ja lisääntymiskykyisenä)? Paljonko komplseksisuudesta voidaan poistaa tuhoamatta funktiota? Voisiko koevoluutio ylittää tämän rajan vaihtamalla funktiota? Mitkä järjestelmät ovat paitsi minimalistisen kompleksisia tietylle (omalle) funktiolleen, myös sitä kaikelle biologiselle aktiviteetille, siis ”universaalin minimalistisesti kompleksisia”? Jos niitä on, voisivatko ne olla ratkaiseva varmistus älykkäästä suunnittelusta?
* Biologisten järjestelmien kehityskelpoisuus (evolvability)
ID etsii rajoja, miten paljon yksittäiset biologiset järjestelmät oikeasti voivat kehittyä ja mihin suuntaan; kuinka paljon voidaan saada muuttumaan materian mekanismeilla, kuinka paljon taasen älyn ohjaamina. Rajoitukset kehityskelpoisuussa voivat olla todistusaineistoa älykkään suunnitelman vaihtoehdon puolesta.
* Metodologisen ”insinööritekniikan” perusperiaatteet (The Principle of methodological engineering)
Intelligent design voi lähestyä biologisia systeemejä metodologisella ”insinööritekniikalla”. Tämän lähestymistavan mukaan biologisia systeemejä tarkastellaan ”insinöörattuina” systeemeinä. Biologiset rakenteet (alkuperä, toiminta, rakenne, toimintahäiriöt, korjausratkaisut ja ennen muuta muotoilun ja modifikaatioiden historia) ymmärretään käyttäen insinööreille tuttua termistöä. ei satunnaisina, vaan teknis-innovatiivisina järjestelminä (engineering systems). ”Biotic engineering”in akateemiset tutkimusohjelmat tulevat Dembskin näkemyksen mukaan syrjäyttämään lähivuosina evoluutiobiologisia akateemisia tutkimusohjelmia.
* Teknologinen evoluutio TRIZ (TIPS)
TRIZin taustalla ovat hyvin dokumentoidut esitykset ihmisen tekemien keksintöjen teknologisesta kehittymisestä, ”evoluutiosta”. Se sisältää seuraavat päähavainnot: Ongelmanratkaisu edellyttää suuria käsitteellisiä hyppyjä (major conceptual leaps), ei huonon tavaran vähittäistä parantelua. Olemassaolevaa teknologiaa voi sensijaan menestyksellä hioa vielä paremmaksi rutiinimenetelmin ilman, että tarvitaan uusia innovaatioita.(IC:n lisäksi voi olla muita kriteerejä tunnistaa tämä ero, joka TRIZ:ssä on keskeinen). Teknologiat lähestyvät ideaalia, minkä jälkeen seuraa stationäärinen vaihe. Tähän tulee muutos vasta uuden idean myötä, jolloin vanha teknologia saatetaan myös kokonaan hylätä (vrt. sukupuutto).
TRIZ myös osoittaa, ettei suunnittelija osu aina heti oikeaan, ei pysty aina luomaan uutta ilman kokemusta vanhasta (tai ei katso järkeväksi suunnitella joka masiinaa alusta asti), joutuu tekemään tuotantoprosessin ennen kuin ensimmäistäkään kapinetta saadaan ulos liukuhihnalta, joutuu ottamaan huomioon fysikaalisen ympäristön (luonnon) rajoittavat tekijät ja sen vuoksi saa usein tyytyä kompromisseihin. Toki tämä kaikki on ”komputoitavissa” etukäteen (joten taitava softantekijä pääsee tässä vaiheessa kahville). Avoimiin kysymyksiin kuuluu siis sekin, ovatko suunnitelman toteutuksessa intuitio ja luonnon prosessit täysin vai vain osittain erillään. ID:n alaan kuuluu tutkia, mikä osuus on designia, mikä taas sattumaa ja valintaa. Hieman toinen kysymys on se, mistä (eliömuodoista) alkaen design päättyy ja evoalgoritmit ottavat komennon divergoiden eliömuotoja entisestään (tästä ollaan monta mieltä, mm. on esitetty, että designin jälkeen on tapahtunut ainoastaan genomin rappeutumista, vaikka fenotyypit ovatkin monipuolistuneet, suom.huom.).
* Evoluutiolaskenta (Evolutionary computation)
Evoluutiolaskentaa käytetään monin paikoin ongelmanratkaisussa. Mutta voidaanko siitä havainnosta tehdä johtopäätös, että organismit olisivat muodostuneet tällaisen evolutiivisella ”laskentaprosessilla” (kuten esim. darwinilaisella evoluutioprosessilla)? Immuunijärjestelmä on yleispätevä geneettinen algoritmi, joka ottaa kohteekseen kuokkavieraaksi tulleen elementin, asettaa kriteerin sen jäljittämiseksi ja ajaa genomin mukaisen algoritmiohjelman, jolla tuottaa tunkeutujan häätämiseksi tuon jäljityskriteerin mukaan spesifioidut proteiinit. (Immunologia on lääketieteen teorian vaikeimpia osa-alueita, mutta tuon olisi kyllä immunologian omilla termeillä ymmärtänyt paremmin, suom.huom.;). Ovatko tällaiset GPGA:t(general purpose genetic algorithms) suunniteltu vai kehittyneet? Evoluutiolaskentaa esiintyy myös organismien käytösarsenaalissa, mutta onko niiden syntymisessä jotain intrinsic-designiä vai ovatko ne kokonaan evolutiivisia? Tarvitaan paljon tietokonesimulaatioita tämän ilmiön selitysvoiman laskemiseen. Eräs simulaatio, jonka tekemiseen Dembski itsekin on ottanut osaa, on MESA.
* Epäjatkuvuuden ongelma
Evoluutio edellyttää jatkuvuutta, sen tehtävä on yhdistää pisteitä toisiinsa. Vaikka monet pisteet ovat kaukana toisistaan ja vaikka välivaiheita niiden oletetun yhdistymisen polulla ei ole näkyvissä, evoluutiobiologit eivät näe tätä ongelmana. Välivaiheiden uskotaan joko vielä löytyvän tai sitten aikojen saatossa hävinneen. Teoriahan tiedetään todeksi, jolloin tiedetään myös, miten havainnot tai niiden puute pitää tulkita.
Mutta oletetaanpa, ettei välimuotoja todellisuudessakaan ole, että epäjatkuvuus onkin fakta. Olipa silloin biodiversiteetin syynä mikä tahansa, kysymme nyt, mitä (kuvitteellisen kuvaajan) videolle olisi tallentunut? On neljä mahdollisuutta:
a) Nonbioottinen emergenssi: Ei-elämästä syntyy elämää, organismit syntyvät ilman kausaalista edeltäjää muissa organismeissa.
b) Generatiivinen transmutaatio: Elämästä syntyy (ohjelmoidusti) täysin vanhemmista poikkeavaa uutta elämää. Kuten eräs versio Homo Sapiensin synnystä. (IT-puolella Michelangelo-virus 6.3.1993).
c) Biogeeninen ”uuskeksintö” (reinvention): organismit vain muuttuvat toisiksi. Kuten perhosen metamorfoosi tai maksamadon eri elämänmuodot.
d) Symbiogeeninen reorganisaatio: organismit yhdistyvät toisenlaisten organismien kanssa ja muodostavat täysin uusia organismeja. Tämä on Lynn Margulisin mieliteema.
* Steganografia, eli kryptografia (salaustiede)
Etsii algoritmeja, jotka olisivat tehokkaita (korkea datanopeus) ja luotettavia(korkea virheensietokyky) ja jotka voisivat kätkeä suuren määrän salakirjoitusta(hidden message) peiteviestin(cover message) sisään ilman, että niiden läsnäolo paljastuisi. Steganalyysi puolestaan hakee sopivan tilastotestin, jolla tällainen peiteviesti kyetään tunnistamaan muun (peite)datan joukosta.
Jos luonnossa olisi funktionaalisen järjestyksen lisäksi sinne suunniteltua sekundaarista järjestystä (second order design, non-functional information), tällainen piiloviesti voisi toimia käyttö- tai tutkimusohjeena, sekä olla lopullinen todiste suunnittelusta (funktiosta riippumaton suunnittelusignaali, suom.huom.). Proteiinien laskostumisen organisoituminen saattaa olla merkki jostain tällaisesta, vaikka spekulaation asteella ollaankin. (Sekundaarinen viesti näyttäisi sisältyvän homologisten genomien tietokantoihin, ei yksittäisiin perimiin.) Jos takana on suunnitelma, on tässä steganalyytikoilla työmaata enemmänkin. Lisäksi sen tutkiminen olisi täysin perusteltua, toisin kuin vaikkapa Raamatun numerologian, joka, jos sen katsotaan sisältävän salaviestejä, herättää kysymyksen, miksei viestiä anneta selkokielellä, kuten Raamatun muutakin sanomaa. Evoluutiobiologit ovat vuosia luulleet pääosan DNA:sta olevan täysin turhaa ja puhdasta roskaa. Tilanne on muuttumassa. ”Roska-DNA”:han liittyvät tuoreet tutkimustiedot viittaavat siihen, että ei-koodaava sekvenssi voi toimia monissa tehtävissä. Jos systeemit on suunniteltu, voitaisiin olettaa, että informaatio on pakattu tiheästi ja moneen kerrokseen (suojatakseen sitä luonnonvoimilta ja vaurioilta). Tiheä monikerroksinen informaation upottaminen onkin intelligent designin tekemä ennuste.