Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Взаимодействие между несколькими простыми правилами и параметрами может привести к бесконечной, казалось бы, непредсказуемой сложности.

Генеративная наука - это область исследований, изучающая мир природы и его сложные поведения. Он исследует способы «генерировать явно непредвиденное и бесконечное поведение, основанное на детерминированных и конечных правилах и параметрах, воспроизводящих или напоминающих поведение природных и социальных явлений». [1] Моделируя такие взаимодействия, можно предположить, что в системе существуют свойства, которые не были замечены в реальной ситуации. [2] Примерная область исследования - это то, как непредвиденные последствия возникают в социальных процессах.

Генеративные науки часто исследуют природные явления на нескольких уровнях организации. [3] [4] Самоорганизующиеся природные системы являются центральным предметом, который изучается как теоретически, так и с помощью имитационных экспериментов. Изучение сложных систем в целом было сгруппировано под заголовком « общая теория систем », в частности Людвигом фон Берталанфи , Анатолем Рапопортом , Ральфом Джерардом и Кеннетом Боулдингом .

Научное и философское происхождение [ править ]

Турбулентность в концевом вихре от крыла самолета . Исследования критической точки, за пределами которой система создает турбулентность, были важны для теории хаоса , что было проанализировано, например, советским физиком Львом Ландау, который разработал теорию турбулентности Ландау-Хопфа . Дэвид Рюэлль и Флорис Такенс позже предсказали против Ландау, что турбулентность жидкости может развиваться через странный аттрактор , основная концепция теории хаоса.
Компьютерное моделирование разветвления архитектуры дендритов в пирамидальных нейронов . [5]
Естественный феномен поведения стада, как в стае птиц, можно смоделировать искусственно, используя простые правила для отдельных единиц, с интеллектом роя, а не с централизованным контролем.

Развитие теории компьютеров и автоматов заложило техническую основу для развития генеративных наук. Например:

  • Клеточные автоматы - это математические представления простых сущностей, взаимодействующих по детерминированным правилам для проявления сложного поведения. Их можно использовать для моделирования возникающих процессов физической вселенной, нейронных когнитивных процессов и социального поведения. [6] [7] [8] [9]
    • «Игра жизни» Конвея - это игра с нулевым игроком, основанная на клеточных автоматах, а это означает, что единственный вход - установка начальных условий, а игра - увидеть, как развивается система. [10]
    • В 1996 году Джошуа М. Эпштейн и Роберт Экстелл написали книгу « Растущие искусственные общества», в которой предлагается набор автоматных правил и система под названием Sugarscape, которая моделирует популяцию, зависящую от ресурсов (называемых сахаром).
  • Искусственные нейронные сети пытаются решать проблемы так же, как и человеческий мозг, хотя они все еще на несколько порядков менее сложны, чем человеческий мозг, и ближе к вычислительной мощности червя. Прогресс в понимании человеческого мозга часто стимулирует новые паттерны в нейронных сетях.

Одно из самых значительных достижений в области генеративных наук, связанных с когнитивной наукой, произошло благодаря разработке Ноамом Хомским (1957) генеративной грамматики , которая отделила порождение языка от семантического содержания и тем самым раскрыла важные вопросы о человеческом языке. Также в начале 1950-х годов психологи Массачусетского технологического института, включая Курта Левина , Якоба Леви Морено и Фрица Хайдера, заложили основы исследования групповой динамики, которое позже переросло в анализ социальных сетей .

См. Также [ править ]

  • Генеративные системы  - технологии, обладающие общей способностью производить спонтанные изменения, движимые большой, разнообразной и нескоординированной аудиторией.

Ссылки [ править ]

  1. ^ Гордана Додиг-Црнкович; Раффаэла Джованьоли (2013), «Вычислительная природа - сеть сетей параллельных информационных процессов», в Гордане Додиг-Црнкович; Раффаэла Джованьоли (ред.), Вычислительная природа: перспектива столетия Тьюринга , Springer, p. 7, ISBN 978-3-642-37225-4
  2. ^ Нинг Нан, Эрик У. Джонстон, Джудит С. Олсон (2008), «Непредвиденные последствия коллокации: использование агентного моделирования для распутывания эффектов задержки коммуникации и группового предпочтения», Computational & Mathematical Organization Theory , 14 (2 ): 57-83, DOI : 10.1007 / s10588-008-9024-4CS1 maint: использует параметр авторов ( ссылка )
  3. ^ Farre, GL (1997). «Энергетическая структура наблюдения: философское исследование». Американский ученый-бихевиорист . 40 (6): 717–728. DOI : 10.1177 / 0002764297040006004 .
  4. ^ Дж. Шмидхубер. (1997) Взгляд компьютерного ученого на жизнь, вселенную и все остальное . Основы компьютерных наук: потенциал - теория - познание, конспект лекций по компьютерным наукам, страницы 201–208, Springer
  5. ^ Герман Кунц (2010). "Изображение выпуска PLoS по вычислительной биологии | Том 6 (8) август 2010 г." . PLOS Вычислительная биология . 6 (8): ev06.ei08. DOI : 10.1371 / image.pcbi.v06.i08 .
  6. ^ Кенрик, ДТ; Ли, НП; Батнер, Дж (2003). «Динамическая эволюционная психология: индивидуальные правила принятия решений и возникающие социальные нормы». Психологический обзор . 110 (1): 3–28. CiteSeerX 10.1.1.526.5218 . DOI : 10.1037 / 0033-295X.110.1.3 . PMID 12529056 .  
  7. ^ Эпштейн, Джошуа М .; Акстелл, Роберт Л. (1996). Растущие искусственные общества: социальные науки снизу вверх . Кембридж, Массачусетс: Массачусетский технологический институт / Брукингский институт. п. 224 . ISBN 978-0-262-55025-3.
  8. ^ Новак А., Vallacher Р. Р., Tesser А., Борковский В. (2000), "Общество Самости: Возникновение коллективных свойств в собственной структуре", Psychological Review , 107 (1): 39-61, DOI : 10,1037 /0033-295x.107.1.39 , PMID 10687402 CS1 maint: использует параметр авторов ( ссылка )
  9. ^ Эпштейн JM (1999), "Агентная Вычислительные модели и генеративные социальные науки", сложность , 4 (5): 41-60, Bibcode : 1999Cmplx ... 4e..41E , CiteSeerX 10.1.1.353.5950 , DOI : 10.1002 /(SICI)1099-0526(199905/06)4:5<41::AID-CPLX9>3.0.CO;2-F 
  10. ^ Игра Джона Конвея жизни

Внешние ссылки [ править ]

  • http://www.swarthmore.edu/socsci/tburke1/artsoc.html (Искусственные общества, виртуальные миры и общие проблемы и возможности возникновения)
  • http://jasss.soc.surrey.ac.uk/JASSS.html (Журнал искусственных обществ и социального моделирования)