Сложность и самоорганизация возникновение новой науки и культуры на рубеже веков
Скачать 353.97 Kb.
|
3. Сложные нейронные сети и стратегии обучения Наиболее спорным междисциплинарным приложением сложных систем, по-видимому, можно считать человеческий мозг, рассматриваемый как многоклеточная система. Возникновение ментальных состояний (например, распознавание изображений, ощущения, мысли) объясняется эволюцией (макроскопических) параметров порядка церебральных ансамблей, обусловленной нелинейными (микроскопическими) взаимодействиями нейронов в стратегиях обучения вдали от теплового равновесия. Клеточные ансамбли с ментальными состояниями интерпретируются как аттракторы (неподвижные точки, периодические, квазипериодические или хаотические режимы) фазовых переходов. Если мозг рассматривать как сложную систему нейронов, то его динамику, по предположению, можно описать с помощью нелинейной математики нейронных сетей. Например, распознавание изображений интерпретируется как своего рода фазовый переход по аналогии с эволюционными уравнениями, используемыми для описаний возникновения паттернов в физике, химии и биологии. С точки зрения философии мы получаем междисциплинарную программу исследований, которая должна была бы позволить нам объяснить вычислительную самоорганизацию нейронной сети как естественное следствие физической, химической и нейробиологической эволюции из общих принципов. Как в случае формирования паттерна, распознавание конкретного изображения (например, лица прототипа) описывается параметрами порядка, к которым принадлежит специфический набор характерных черт. Если некоторые из черт, принадлежащих параметру порядка, заданы (например, известна какая-то часть лица), то параметр порядка дополнит их другими чертами, поэтому вся система в целом действует как ассоциативная память (например, такова реконструкция хранящегося в памяти лица по начально-заданной его части), Согласно принципу подчинения Хакена, характерные черты распознанного паттерна соответствуют подчиненным подсистемам при формировании паттерна. Развитие нейронных и синергетических компьютеров описывается и сравнивается с машинами Тьюринга и системами с базами знаний. В синергетических компьютерах уравнения для параметров порядка позволяют осуществлять обучение нового типа (не по Хеббу), а именно стратегию минимизации числа синапсов. В отличие от компьютеров типа спиновых стекол (например, система Хопфилда) нейроны не являются пороговыми элементами, а способны выполнять простые алгебраические операции типа умножения и сложения. Помимо детерминистических однородных сетей Хопфилда существуют так называемые машины Больцмана со стохастической архитектурой сети недетерминистических элементов, обрабатывающих информацию, и с распределенным представлением знания, которое математически описывается функцией энергии. В то время как системы Хопфилда используют стратегию обучения Хебба, машины Больцмана отдают предпочтение стратегии распространения назад (правила Уидроу-Хоффа) со скрытыми нейронами в многослойной сети. В общем, цель алгоритма обучения состоит в уменьшении путем самоорганизации информационно-теоретической меры рассогласования между моделью внешнего мира, существующей в мозгу, и реальной окружающей средой. Возрождение в последнее время интереса к нейронным сетям инспирировано в основном успешными техническими приложениями статистической механики и нелинейной динамики к физике твердого тела, спиновых стекол, химическим параллельным компьютерам, оптическим параллельным компьютерам и (в случае синергетических компьютеров) к лазерным системам. Другими причинами являются развитие в последнее время вычислительных ресурсов и повышение уровня технологии, делающие все более легкодоступным использование компьютеров при моделировании и обработке нелинейных систем. С точки зрения философии обсуждение таких традиционных понятий эпистемологии, как восприятие, воображение и осознание, становится возможным на междисциплинарной основе сложных систем. Подход на основе сложных систем находит важное применение в нейробионике и медицине. Человеческий мозг является не только живым компьютером как продукт естественной эволюции, но и центральным органом нашего тела, который нуждается в медицинском уходе, лечении и лекарственных средствах. Главная цель нейробионики — будущее устойчивое здоровое функционирование мозга (разума). В последние годы были внедрены новые диагностические процедуры и технические устройства, основанные на новых подходах к человеческому мозгу на основе сложных динамических систем. В этой связи становится неизбежным изменение стратегии клинического лечения. Неврологические и психические формы заболевания могут быть интерпретированы как сложные состояния нелинейной системы, обладающей высокой чувствительностью. Даже при назначении медицинских процедур необходимо учитывать высокую чувствительность такого сложного органа, как человеческий мозг. Другой аспект новой технологии, носящий более умозрительный характер — киберпространство. Можно ли рассматривать восприятие, ощущение, интуицию и фантазию как продукты искусственных нейронных сетей? Виртуальная реальность стала ключевым словом в современной философии культуры. А что можно сказать о возникновении сознания, самосознания и интенциональности? В синергетике необходимо различать внешние и внутренние состояния мозга. Во внешних состояниях восприятия и распознавания параметры порядка соответствуют ансамблям нейронов, отображающих паттерны внешнего мира. Внутренние состояния мозга представляют собой не что иное, как самореферентные состояния, т. е. ментальные состояния, отображающие ментальные состояния, а не внешние состояния мира. На традиционном языке философии мы говорим, что человек способен рефлексировать о себе (саморефлексия) и соотносить внешние ситуации мира со своими собственными внутренними состояниями ощущений и интенций (интенциональность). В появившихся в последнее время нейробиологических исследованиях высказывалась мысль о том, что возникновение сознания и самосознания зависит от критического значения скорости производства «клеточных ансамблей», т. е. клеточных ансамблей, представляющих клеточные ансамбли, которые в свою очередь представляют клеточные ансамбли и т. д. как нейронная реализация саморефлексии. Но такая гипотеза (если она окажется верной) могла бы только объяснить структуру эмерджентных свойств как сознание. Разумеется, математические уравнения эволюции клеточных ансамблей не позволяют нам ощущать то же, что ощущает наш сосед. В этом смысле (отрицательное сообщение) наука слепа. Но в противном смысле (положительное сообщение) сохраняется личная субъективность: вычисления и компьютерное моделирование нелинейной динамики ограничены в принципе. 4. Сложные экономические системы и экологическая среда Как ни печально, но в экономике все еще доминируют линейные модели, хотя предложенная Адамом Смитом модель свободного рынка уже может быть объяснена самоорганизацией. Смит подчеркивал, что добрые или дурные намерения индивида несущественны. В отличие от централизованной экономической системы равновесие спроса и предложения не управляется программируемым центральным процессором, а является результатом действий «невидимой руки» (Смит), т. е. не чем иным, как нелинейным взаимодействием потребителей и производителей. Характерными особенностями сложных нелинейных систем в экономике и обществах является самоподкрепляющаяся механика с положительными обратными связями. Если продукт на рынке обладает какими-то свойствами, обеспечивающими ему преимущество в конкуренции, то, в конце концов, рыночный лидер возобладает и увеличит свое преимущество, не будучи при этом обязательно лучшим продуктом. Многочисленные примеры современных высокотехнологических производств показывают, что на начальной стадии конкурирующие продукты могут иметь примерно равные доли на рынке. Окончательный успех решают едва заметные флуктуации, повышающие рыночную долю какого-то определенного продукта. Иногда, с технической точки зрения, рыночный лидер может даже уступить по качеству своим конкурентам. Такие эффекты не могут быть объяснены в рамках традиционной линейной динамики. Но в теории нелинейных систем они хорошо известны. В экономике существуют несколько различных рынков со своей специфической динамикой (например, самоорганизующийся фондовый рынок с его кризисами и хаосом). Эти рынки подвержены циклам, например, годичный солнечный цикл определяет сельскохозяйственный, туристический или топливный рынок. Хорошо известными примерами их экономики могут служить сезонные распродажи и строительный цикл. Таким образом, эндогенные нелинейные системы, подверженные волнам экзогенных воздействий, являются реалистическими моделями экономики. Это наводит на мысль о распределенном хаотическом аттракторе или своего рода суперхаосе. Именно такой хаотический характер экономических явлений создает большие проблемы для экономических агентов, которым необходимо принимать решения, зависящие от непредсказуемого будущего. Исторически стимулом к созданию экономических моделей циклов деловой активности послужила Великая депрессия, развивавшаяся в 30-х годах. Однако первые модели (например, модели Хансена-Самуэльсона и Лундберга-Метцлера) были линейными, и поэтому для объяснения нерегулярности циклов требовался толчок извне. Стандартная экономическая идеология действовала в рамках этой же традиции, хотя после того, как математики открыли странные аттракторы, стал возможен анализ циклов, не требующий учета экзогенного фактора. Традиционные линейные модели 30?х годов легко могут быть переформулированы в рамках теории нелинейных систем. Существуют замечательные примеры хаотических («странных») аттракторов в экономике. Хотя каждая траектория точно определяется эволюционными уравнениями, на больших промежутках времени она не может быть вычислена и предсказана. Небольшие отклонения в начальных условиях могут самым существенным образом сказаться на поведении траектории (эффект бабочки). Теория сложных систем может оказаться полезной при построении глобального фазового портрета экономической динамики. Но иногда для нахождения локальных равновесий экономического благосостояния опыт и интуиция могут оказаться полезней, чем научное знание. Чтобы правильно взаимодействовать со столь высокочувствительной сложной системой, политики сами должны обладать высокой чувствительностью. Ясно, что сложным рынком нельзя командовать, как армией. Исторический опыт показал ложность представлений о планируемом рынке в лапласовском духе. Вместе с тем исторический опыт показывает, что самоорганизующийся рынок не обеспечивает автоматически благосостояние, подобно тому, как молекулярная самоорганизация порождает красивый кристалл. Для того чтобы рынок служил людям и способствовал созданию благосостояния, необходимы определенные социальные условия («управляющие параметры»). Общество производства и потребления должно находиться в сложном равновесии и быть встроено в природные циклы (например, посредством вторичной промышленной переработки). Мы все знаем, что кратковременные преимущества (например, прибыли, приносимые производством, или благосостояние потребителей) могут привести к глобальному ухудшению наших условий жизни. Мы все знаем о драматическом конфликте, вызванном экспоненциальным ростом народонаселения, промышленности и сельскохозяйственной деятельности и все ухудшающегося климата. Человеческая деятельность основана на использовании естественных источников энергии: солнца, ветра, воды, горючих ископаемых и ядерной энергии. Теория сложных систем может помочь нам выбрать подходящую стратегию использования энергии, климата и достижения благосостояния с учетом циклов и состояний равновесия в экономико-экологической системе. 5. Сложные социальные системы и коммуникационные сети В социальных науках обычно проводится строгое разграничение между биологической эволюцией и историей человеческого общества. Причина такого разграничения заключается в предположении о том, что развитие наций, рынков и культур происходит под влиянием интенционального поведения человека, т. е. решений, принимаемых на основе интенций, ценностей и т. д. С микроскопической точки зрения мы можем, конечно, наблюдать отдельных индивидов с их интенциями, убеждениями и т. д. Но с макроскопической точки зрения развитие нации, рынков и культур представляет собой нечто большее, чем сумма их составных частей. Как мы все знаем, монокаузальность в политике и истории есть ложный и опасный путь линейного мышления. Синергетику, по?видимому, можно рассматривать как стратегию, позволяющую успешно справиться со сложными системами даже в гуманитарных областях знания. Ясно, что для междисциплинарного применения синергетики совершенно не обязательно сводить историю культуры к биологической эволюции. В отличие от любого редукционистского варианта натурализма и физикализма мы признаем характерные интенциональные особенности человеческих обществ. Таким образом, подход с позиции теории сложных систем оказывается методом, позволяющим восполнить разрыв между естественными и гуманитарными науками, который был подвергнут критике в «Двух культурах» Сноу. В рамках теории сложных систем поведение человеческих популяций объясняется эволюцией (макроскопических) параметров порядка, обусловленной нелинейными (микроскопическими) взаимодействиями между людьми или подгруппами людей (государствами, институтами и т. д.). Социальный или экономический порядок интерпретируется с помощью аттракторов фазовых переходов. Так, например, Аллен и другие прогнозировали развитие городских районов. С микроскопической точки зрения эволюция населения в отдельном городском районе описывается системой дифференциальных уравнений, в которых отдельные члены и переменные означают производственные мощности, экономическую производительность и другие характеристики каждого района. Макроскопическое развитие системы в целом иллюстрируется компьютерной графикой с изменяющимися центрами индустриализации, отдыха и т. д., возникающими в результате нелинейных взаимодействий отдельных городских районов (например, вследствие преимуществ или неудобств дальних и ближних транспортных связей, коммуникационной сети и т. д.). Существенным результатом синергетической модели является вывод о том, что развитие городов не может быть объяснено их индивидуальными интенциями, планами и т. д. Тенденция глобального развития есть результат нелинейных взаимодействий. Другим примером междисциплинарного применения синергетики может служить модель миграции Вайдлиха. Он приводит различие между микроуровнем индивидуальных решений и макроуровнем динамических коллективных процессов в обществе. Вероятностные макропроцессы со стохастическими флуктуациями описываются так называемым master equation для социоконфигураций. Каждая составляющая социоконфигурация соответствует некоторой субпопуляции с характерным вектором поведения. Макроскопическое развитие миграции в обществе можно было бы проиллюстрировать с помощью компьютерной графики с изменяющимися центрами перемешивания, гетто, бродяжничеством и хаосом, обусловленными нелинейными взаимодействиями социальных субпопуляций. Эта модель наглядно показывает различия между системами, связанными и не связанными с человеком. На микроскопическом уровне миграция людей носит интенциональный характер (т. е. определяется соображениями полезности) и нелинейна (т. е. зависит от индивидуальных и коллективных взаимодействий). Основной результат синергетики и в этом случае сводится к выводу о том, что эффекты внутри — и межнациональной миграции не могут быть объяснены свободой воли отдельных персон. В наши дни миграция становится весьма острой проблемой и показывает, сколь опасным может быть линейное и монокаузальное мышление. Одних лишь добрых намерений без учета нелинейных эффектов принятия решения отдельными личностями недостаточно. Линейное мышление и линейные действия могут привести к глобальному хаосу, хотя локально мы будем действовать с самыми лучшими намерениями. Компьютеры и информационные системы сыграли решающую роль в техническом оснащении социокультурного развития, которое носит характер квазиэволюционного процесса. Отражениями этого процесса являются любые информационные паттерны, образующие в совокупности культуру и распространяющиеся с вариациями от одного человека к другому. Поскольку люди в отличие от молекул или простейших организмов обладают своей собственной интенциональностью, процесс распространения информационных паттернов реализуется посредством не механической имитации, а через коммуникацию. Способность справляться со сложностью современных обществ решающим образом зависит от наличия эффективной коммуникационной сети. Подобно нейронной сети биологического мозга, такая сеть определяет способность к обучению, которая помогает человечеству выжить. Следуя теории сложных сетей, мы должны моделировать динамику информационных технологий, распространяющихся в экономической и культурной среде. Так мы говорим об информационной и вычислительной экологиях. Примеры таких экологии уже существуют в действительности, наподобие тех, которые используются в системах резервирования авиабилетов, банковских системах или в научно-исследовательских лабораториях и включают в себя сети, в состав которых входят многочисленные компьютеры различного типа. Рост информационных и вычислительных экосистем связан с фундаментальным изменением общества, характеризуемым переходом от традиционных производств, имеющих дело с товаром, к индустрии знания, имеющей дело с получением информации и экономией информационных средств. Производство, распределение и представление информации стали главными видами деятельности современных обществ, основанных на знании. Следовательно, необходимо постоянно усовершенствовать интерфейс между человеком и информационными системами, чтобы воплотить в действительность идеал всемирной коммуникации. Вычислительные и информационные системы должны научиться понимать выразительные средства, используемые человеком, — язык, жесты и рукописный текст. В будущем мире коммуникации на передний план выйдут «парадигма целого-личности» и «сеть человек-машина». Применительно к человеку коммуникация означает не только тот или иной объем информации, но и интуицию, ощущения и эмоции. Будущий мир коммуникации иногда называют «глобальной деревней», чтобы подчеркнуть степень сближения и знакомства людей друг с другом, достигаемую с помощью высокотехнологической окружающей среды. Но наступление новой эры решающим образом зависит от реализации дружеских интерфейсов между людьми. Это означает, что необходимо принимать во внимание новый тип сложности, связанный с человеческой интуицией и человеческими эмоциями. Старые идеалы рациональности, абстрагированные от этих существенных составляющих человеческой жизни, полностью игнорируют мир человека. Даже процесс научного исследования приводится в движение человеческой интуицией и эмоциями, что необходимо учитывать в будущем мире коммуникации. Но некоторые опасаются, что финальный аттрактор социокультурной эволюции может оказаться не «глобальной деревней», а гигантским «Левиафаном», который подчиняет себе человечество эффективностью современных высокотехнологических процедур. |
Похожие:
 | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Россия рубежа ХIX-XX веков. Историко-культурная ситуация. Русская литература на рубеже веков |  | Xvi. Русская культура на рубеже XIX xx веков: время кризиса и поиска... Xvi. Русская культура на рубеже XIX – XX веков: время кризиса и поиска новых ценностей в духовной |
| Учебно-методический комплекс по дисциплине "История науки" для специальности... Изучение истории языкознания представляется особенно значимым, поскольку история науки о языке тесно связана с общим развитием культуры,... | | Название № п/п Общественное движение на рубеже веков. Образование политических партий. (Россия XX в) |
| С. Ю. Витте и П. А. Столыпин Политическая и экономическая ситуация в России на рубеже веков и идеология реформ 3 | | С. Н. Шолмова «на рубеже веков» Содержание: Пояснительная записка Методические рекомендации к проведению занятий по программе «Юные исследователи Сарова» |
| Методические указания к курсу ” сложность вычислений” Гамова А. Н Однако даже среди разрешимых проблем выделяются так называемые трудно решаемые задачи. В вычислительной практике более существенна... | | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Предпосылки петровских преобразований. Петр I россия на рубеже веков. Ответить на вопросы |
| Урока Тема урока Цель урока Мир к началу новейшего времени. Российская империя на рубеже веков и ее место в мире | | Кафедра «Философии и методологии науки» ... |
| Календарно-тематическое планирование. 11 класс Основные тенденции развития мировой литературы на рубеже 19-20 веков. Общественно историческая обстановка в мире. Новые эстетические... | | Популярное богословие и народная религиозность средних веков Оп в кн.: Из истории культуры средних веков и Возрождения. М., 1976. С. 65-91 |
| Рефератов по истории науки Физико-математические науки Возникновение теории относительности. Анализ статьи Эйнштейна «К электродинамике движущихся тел» | | Н. Н. Соколов история франции на рубеже XVIII-XIX вв Учебное пособие подготовлено доцентом кафедры новой, новейшей истории и международных отношений исторического факультета Томского... |
| В чем заключается сложность определения термина «культура»? Проследите влияние религиозной культуры на нравственность, законодательство, быт, творчество | | Всероссийской научно-практической конференции «транспорт россии на рубеже веков» Сборник статей по итогам заседания Совета по образованию и науке при ктс снг, г. Минск, 19 апреля 2012 г. Под общей редакцией доктора... |
