Nauka generatywna - Generative science

Image
Interakcja między kilkoma prostymi regułami i parametrami może powodować nieskończoną, pozornie nieprzewidywalną złożoność.

Nauki generatywne to dziedzina badań, która bada świat przyrody i jego złożone zachowania. Bada sposoby „generowania pozornie nieoczekiwanych i nieskończonych zachowań w oparciu o deterministyczne i skończone reguły i parametry odtwarzające lub przypominające zachowanie zjawisk naturalnych i społecznych”. Modelując takie interakcje, może sugerować, że w systemie istnieją właściwości, które nie zostały zauważone w rzeczywistej sytuacji. Przykładową dziedziną badań jest to, jak niezamierzone konsekwencje powstają w procesach społecznych.

Nauki generatywne często badają zjawiska naturalne na kilku poziomach organizacji. Samoorganizujące się systemy naturalne są centralnym tematem, badanym zarówno teoretycznie, jak i za pomocą eksperymentów symulacyjnych. Badanie systemów złożonych w ogóle zostało pogrupowane pod nagłówkiem „ ogólnej teorii systemów ”, w szczególności przez Ludwiga von Bertalanffy'ego , Anatola Rapoporta , Ralpha Gerarda i Kennetha Bouldinga .

Początki naukowe i filozoficzne

Image
Turbulencje w wir końcówki z samolotu skrzydła. Badania nad punktem krytycznym, poza którym system tworzy turbulencje, były ważne dla teorii chaosu , analizowanej na przykład przez radzieckiego fizyka Leva Landaua, który opracował teorię turbulencji Landau-Hopfa . David Ruelle i Floris Takens przewidzieli później, przeciwko Landau, że turbulencja płynów może rozwinąć się poprzez dziwny atraktor , główną koncepcję teorii chaosu.
Image
Symulacja komputerowa architektury rozgałęzienia dendrytów z neuronów piramidowych .
Image
Naturalne zjawisko zachowania stadnego, jak w przypadku stada ptaków, można sztucznie modelować, stosując proste zasady w poszczególnych jednostkach, z wykorzystaniem inteligencji roju, a nie scentralizowanej kontroli.

Rozwój komputerów i teorii automatów stworzył techniczne podstawy dla rozwoju nauk generatywnych. Na przykład:

  • Automaty komórkowe to matematyczne reprezentacje prostych bytów oddziałujących na podstawie reguł deterministycznych w celu przejawiania złożonych zachowań. Mogą być używane do modelowania wyłaniających się procesów wszechświata fizycznego, neuronalnych procesów poznawczych i zachowań społecznych.
    • Conway's Game of Life to gra dla wielu graczy oparta na automatach komórkowych, co oznacza, że ​​jedynym elementem wejściowym jest ustawienie warunków początkowych, a gra polega na sprawdzeniu, jak system ewoluuje.
    • W 1996 roku Joshua M. Epstein i Robert Axtell napisali książkę „ Growing Artificial Societies”, która proponuje zestaw reguł automatów i system zwany Sugarscape, który modeluje populację zależną od zasobów (zwanego cukrem).
  • Sztuczne sieci neuronowe próbują rozwiązywać problemy w taki sam sposób, jak robiłby to ludzki mózg, chociaż nadal są one o kilka rzędów wielkości mniej złożone niż ludzki mózg i bliższe mocy obliczeniowej robaka. Postęp w zrozumieniu ludzkiego mózgu często stymuluje nowe wzorce w sieciach neuronowych.

Jeden z najbardziej wpływowych postępów w naukach generatywnych w odniesieniu do kognitywistyki nastąpił w wyniku rozwoju gramatyki generatywnej Noama Chomsky'ego (1957) , która oddzieliła generowanie języka od treści semantycznej, a tym samym ujawniła ważne pytania dotyczące języka ludzkiego. Również na początku lat pięćdziesiątych psychologowie z MIT, w tym Kurt Lewin , Jacob Levy Moreno i Fritz Heider, położyli podwaliny pod badania dynamiki grupowej, które później przekształciły się w analizę sieci społecznych .

Zobacz też

  • Systemy generujące  - technologie o ogólnej zdolności do wywoływania niezamówionych zmian napędzanych przez dużych, zróżnicowanych i nieskoordynowanych odbiorców

Bibliografia

Linki zewnętrzne