Category: наука

Category was added automatically. Read all entries about "наука".

  • mns2012

Содержание

Очередное proof-of-concept подтверждение ID (не для слабонервных...)

Вот здесь о биоинженерных исследованиях по выращиванию частей тела для подвергавшихся ампутациям пациентов. На фотографиях мышь с выростами на теле в форме человеческого уха. Фотки сюда копировать не буду.

С одной стороны, это лишнее подтверждение концепции ID, как, в принципе, и весь остальной биоинжениринг, бионика и пр. То, что было создано разумно, подвергается обратной разработке и повторно используется в другом контексте. Но мне, почему-то, совсем не радостно от таких подтверждений...

Ещё о творчестве

Есть такая штуковина: ТРИЗ, теория решения изобретательских задач. Я даже лично знаю специалистов, занимающихся этой темой. Был такой советский инженер Генрих Альтшуллер, который по заданию правительства исследовал патенты с целью выявить общие принципы инженерных открытий. Оказалось, что есть целый ряд общих эвристик, позволяющих организовать и направить изобретательский процесс. И несмотря на это, на мой взгляд, алгоритмизировать творческий процесс не удастся.

Почему я так думаю? Есть две родственные теоремы под общим названием No Free Lunch (NFL), смысл которых заключается в том, что "золотой пули" для одновременной успешной стрельбы по множеству целей просто не существует. Говоря техническим языком, не существует наиболее эффективного алгоритма для всего множества задач. Но это и понятно хотя бы даже из практических соображений повседневного опыта: панацеи нет. Сюда же относится пресловутая эволюция, которая в чьём-то воображении как по мановению волшебной палочки, творит новые биологические формы. Этот детский лепет встречает железобетонную стену реальности: такого просто не бывает. Недавно было продемонстрировано, что NFL теоремы распространяются даже на случай коэволюции (хотя авторы NFL-теорем первоначально предполагали обратное).

В реальности есть тяжёлые проблемы поиска специалистом компромиссных решений, необходимость обладания специализированными экспертными знаниями в той или иной проблемной области для поиска эффективного решения конкретной задачи и так далее. Экспертам всегда работа найдется, и работа именно творческая.

На заметку: история с мусорной ДНК -- фиаско дарвинизма

Здесь.

Там же есть ссылка на более раннюю статью о том же.

Всякий честный учёный дарвинист да и просто учёный должен был бы уже признать, что белое — это белое, и прекратить своё дарвинистское словоблудие. Однако некоторым очень тяжело признавать, что CТЭ мертва. Психологически это понятно, но собственно о науке разговор здесь уже не идёт.

Интервью с Грегори Чейтином

Математик Чейтин о состоянии научных исследований на Западе, о закате Кремниевой Долины и др.

Там целая серия нарезок интервью.

Один из кусков: о том, изобретаем ли мы математику или открываем её?

Does math image deep truth about our universe? Or do we just make up these math rules in our own minds to help us understand nature?

Henri Poincare: “There are problems that we pose and problems that pose themselves.”

Самоорганизация: мифы и реальность

Если организацию понимать как установление иерархических связей для взаимодействия частей системы как единого целого, то материя не имеет возможности самоорганизовываться. Максимум, на что способна материя без интеллекта, — это движение из или в положение равновесия. Организация, выражающаяся в выборе по прагматическому критерию между энергетически вырожденными положениями равновесия, — прерогатива исключительно агента, или лица, принимающего решения. Всё остальное — научная или не очень научная фантастика.

Вот это вот образуется само собой в природе (под словами "само собой" я имею в виду действие принципа минимума полной потенциальной энергии без планирования, принятия решений и их выполнения разумным агентом):
Collapse )




А вот что НИКОГДА не организуется само собой:

Collapse )

А почему такое само собой не получается в природе? Потому что в последних трех примерах мы имеем сложную функцию, то есть прагматику и логику, наложенную на физику в результате принятия решений, а в примерах выше вся "функция" заключается в минимимуме потенциальной энергии. Фантасты от науки обычно любят теоретизировать о том, что сложная функция тоже может кристаллизоваться, как какой-нибудь кристалл кварца из раствора. Но это сказка, потому что так в нашем мире не бывает.

Похожие записи:

Профессорский фокус как иллюстрация возможности ID-распознавания

Уильям Дембски в своей книге "No free lunch: Why Specified Complexity Cannot Be Purchased Without Intelligence" приводит интересную практическую иллюстрацию принципиальной возможности распознавания дизайна, то есть чьих-то целенаправленных действий.

Профессор статистики на первой лекции предлагает провести опыт и говорит студентам следующее:

— Я выйду на 10 минут из аудитории. Тем временем каждый из вас пусть запишет результаты 100 бросков монетки. Каждый должен либо честно провести 100 бросков и записать их результаты (орел или решка), либо выдумать эти результаты из головы и также записать на листке. Я прихожу и собираю листочки. Не спрашивая, каков был выбор каждого, я берусь отгадать, глядя на записи в каждом листке, кто честно производил эксперимент, а кто подделал результаты.

Смысл фокуса в том, что в реальной жизни из 100 бросков по статистике должны встретиться блоки, содержащие 7 повторений орлов или решек. Это, в принципе, легко показать. При условии случайного распределения орлов и решек вероятность того, что следующий бросок завершится так же, как и предыдущий, равна 50%. То есть вероятность встретить блоки из двух орлов или двух решек подряд равна 50%, вероятность встретить блок из трех повторений — ровно половина от 50%, то есть 25%, четырех — 12.5%, пяти — примерно 6%, шести — примерно 3%, семи — примерно 1.5% (то есть из ста в среднем однажды должен встретиться такой блок) и т.д. Расчет профессора — на то, что студенты еще этого не знают.

Я провел эксперимент для интереса. Вот что я получил:
Collapse )

Основы теории дизайна (2)

Продолжение. Начало здесь.

Системное описание включает три компонента: целевое состояние (результат), процесс и начальные условия. Обычно распознавание дизайна выражается в распознавании противотоков по крайней мере в одном из перечисленных компонентов.

Целевое состояние (результат)


Проблема распознавания дизайна в Новое время была впервые сформулирована в литературе Уильямом Пэйли на примере механических часов, найденных кем-то в поле

Хрестоматийный пример часов, найденных в поле (Уильям Пэйли). Для распознавания дизайна неважно как, кто, когда и зачем произвел часы, как они попали на поле и сколько они там пролежали. Важно одно — результат, а именно: объект с именно такими характеристиками не является естественным (по принятой нами ранее номенклатуре). В данном случае одного лишь наблюдения часов в поле достаточно для вынесения вердикта о дизайне. Это случай непосредственного распознавания по результату.

Collapse )

Таким образом, по введённым нами определениям, распознавание карточного мошенничества является системным, детальным, опосредованным, диахроническим и мягким.

Естественный и искусственный отбор и моделирование

Прочитал в который раз вот это:

In the computer science field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural selection.

Это настолько распространённая ошибка, что уже и руки опускаются... ГА воспроизводят искусственный отбор, а не естественный. ЕО очень груб, пропускает много шума, лишён явно заданной функции цели (помимо бинарной "выжил/не выжил"), не имеет удачно подобранного для конкретной задачи (иногда даже адаптивно изменяемого в целях повышения эффективности алгоритма) оператора соседства и, наконец, не имеет возможности активного управления по градиенту функции цели, значения которой вычисляются со сколь угодно большой точностью. Всё это может осуществить только агент (селекционер или программист), знающий чего он хочет добиться. Дарвин ошибался, когда утверждал, что природа обладает гораздо большими возможностями, чем селекционер! В реальности всё с точностью до наоборот. Селекционер отслеживает малейшие проявления желаемого признака и усиливает их в последующих поколениях, активно управляя процессом скрещивания (или направляя так или иначе поисковый процесс). Природе же, напротив, безразлично, что нужно выбирать: выжил да и ладно (да даже это -- фигура речи, ведь на самом деле природа активно не управляет процессом отбора, ЕО -- не отбор, а вымирание). Дарвиновская эволюция фактически — это блуждание изображающей точки в параметрическом пространстве.

ЕО работает, конечно, но слабо и в очень специфических случаях, о чем я уже неоднократно писал (например, здесь). Искусственный отбор -- совсем другое дело. Если бы приведённое выше распространённое высказывание было верным, никто бы генетическими алгоритмами на практике не пользовался.