Что такое жизнь и как она возникла? IV-3. Имитация поведения [СО]
IV-3. Имитация поведения [CO]
Понятно, что если самоорганизующиеся системы не имеют центра управления, то автономные элементы, из которых они состоят, даже в самом простейшем случае будут взаимодействовать на спонтанной основе, а не на основе составленного для них богом или людьми алгоритма взаимодействия. Как и в вышеприведённом случае с детским садом, нет никаких надежд на выведение каких-то общих закономерностей взаимодействий между компонентами [СО] даже в тех случаях, когда характеристики этих компонентов на первый взгляд понятны и достаточно изучены: взаимодействие реализуется через особую модальность, которая "понятна" субъектам взаимодействия, но не человеческому интеллекту. Вернее, человеческому интеллекту может быть иногда местами понятна, но никогда не подвластна.
Точно так же можно повелеть виртуальным нейронам взаимодействовать между собой по самым что ни на есть гениальнейшим алгоритмам, но это будет не копирование и не моделирование поведения интеллекта, а слабая его имитация или же созданный человеком механизм, названный искусственным интеллектом в память о далёком прошлом, когда научная общественность этому ещё верила. Достаточно назвать "самоорганизующаяся система, не имеющая центра управления", как любому думающему человеку не захочется обманывать себя искусственным интеллектом. Ну разве только тем, кто зарабатывают на обмане. Интеллектуальный робот - да, но искусственный интеллект - никак нет. По указанным причинам именно с имитаций, а не моделирования стоит начинать изучение [СО] для того, чтобы меньше удивляться несовпадениям и больше радоваться намёкам, из которых можно экстрагировать намётки и планы на будущие.
Хотя моделировать можно лишь то, что является системой, т.е. объединённой смыслом и действиями совокупностью частей целого, взаимодействующих на основе алгоритмов управления, исключающих частично или полностью хаотизм, тем не менее именно в самоорганизующихся системах моделирование является действием совершенно безнадёжным, а для тех, кто понимает - безумным. Считается, что модель создаётся для логического формулирования тех проявлений структуры и функции оригинала, которым удаётся придать вид элементов частичной автономности функционирования таким образом, чтобы их поведение в составе оригинала в допустимой степени сохранялось. Но в [СО] копирование оригинального поведения моделями невозможно. Имитация же ценна тем, что создавая лишь элементы внешнего сходства с самоорганизующейся системой, она не способна к проявлению обмана и подмены понятий, на что способна модель, а служит лишь повышению смелости мыслителя, поскольку имитируемое и имитатор - тесно связаны.
Принято считать, что имитирование - процесс более низкого и технически более доступного качества по сравнению с моделированием, поскольку в отличие от моделирования рассматривает лишь внешние проявления объектов, поведение которых имитируется. Это на самом деле совершенно не так в таких сложнейших проявлениях Природы, какими являются [СО] и [[СО]]. Исследователю, который собирается имитировать поведение [СО] и [[СО]], нужно в отличие от исследования тривиальных технических и природных объектов найти способ доказать, что он собирается именно туда, куда декларирует, что он собирается иметь дело именно с имитаций работы самоорганизующихся систем, а не с чем-то, не имеющих ни малейшего к ним отношения. Имитировать такую имитацию путём случайным интеллектуальных метаний невозможно.
Очень много лет тому назад (это было в конце 80-х) я разработал алгорим эволюционной трансформации матриц сходства, на который впоследствии получил патент США (L. Andreev. Unsupervised automated hierarchical data clustering based on simulation of a similarity matrix evolution. U.S. Patent 6,640,227 (2003)). Вкратце идея состояла в следующем. Взаимодействие элементов [СО] может, очевидно, протекать двумя принципально отличными способами: с помощью массообмена и массопередачи. Эти термины в данном случае несколько отличаются в сравнении с их общепринятым применением, но я здесь уточню, что имел ввиду. В первом случае - в случае "массообмена" - все элементы системы взаимодействуют друг с другом как бы одновременно, каждый элемент одновременно испытывает притяжение и отталкивание всех остальных элементов системы. В случае же "массопередачи" взаимодействие распространяется как бы в виде волн, фронт взаимодействия мигрирует (весьма условно) в пределах максимального и минимального значения параметров на каждом данном участке системы. Случай "массопередачи" неизмеримо сложнее случая "массообмена", в результате чего я поставил себе задачу исследования феномена именно второго вида. Случай массообмена, видимо, характерен для очень редкого типа природных [СО], например, для взаимодействия элементарных частиц.
Прежде всего необходимо было смоделировать некий условный универсальный механизм взаимодействия элементов [СО], который, как следует из содержания предыдущего раздела, смоделировать невозможно. Я в качестве критериев взаимодействия использовал два разработанных мною критерия сходства. Один из них - с учётом формы (shape) взаимодействующих элементов, другой - с учётом мощности (power) их взаимодействия, также запатентованные мною в выше приведённом патенте США и описанные в статье. На основе этих критериев вычислялось сходство между всеми элементами имитируемой системы с построением матрицы сходства системы элементов. Такие исходные матрицы сходства подверганись воздействию алгоритма эволюционной трансформации.
Смысл алгоритма заключался в том, что матрица сходства подвергалась трансформации, в результате которой усреднялось значения сходства каждого элемента системы со всеми остальными элементами системы. После некоторого числа таких трансформаций - они могли составлять в зависимости от матрицы от нескольких до тысячи и более - матрица разделялась на две части, как правило, неравные части, не имеющие абсолютно никаких переходных форм. Возникала чистая форма дихотомии компонентов матрицы в зависимости от неконтролируемых исходных свойств обрабатываемой матрицы. Каждая из двух частей матрицы поступала в новую обработку, в результате чего образовывалось древо сходства системы всех взятых для анализа элементов.
Как становится понятным из описания алгоритма это древо сходства соответствует имитации взаимодействия различных элементов системы друг с другом, причём взаимодействие это протекает синхронно. Обработка широкого набора геометрически отличающихся между собой элементов, обработка метеорологических, демографических, различных статистических данных продемонстрировала, что в каждом конкретном случае полученный результат основан на абсолютно объективной алгорифмической основе, когда оператор не только не желает, но просто не в состоянии каким-либо образом воздействовать на ход вычислений. После первой же трансформации матрица сходства теряет связь с исходными данными. Таким образом, появилась возможность автоматически строить иерархическую систему сходства и различия элементов [СО] при одновременном взаимодействии каждого из элементов системы со всеми остальными элементами. Теперь оставалось изобрести способ наблюдения за поведением всей [СО] с помощью разработанного детектора.
Для решения указанной выше задачи мною было использовано несколько методов, один из которых заключался в применении дрифтера (drifter). С этой целью в имитируюю систему из "n" элементов вводился дополнительный элемент - дрифтер, который с помощью компьютерного алгорифма эволюционной трансформации матриц сходства взаимодействовал на всём пространстве параметров, занимаемом этими элементами, и имел возможность свободного выхода в бесконечность. Имея неограниченную траекторию движения, дрифтер в каждой из занимаемых позиций взаимодействовал со всеми элементами имитируемой системы одновременно. Это позволяло получасть контуры взаимодействия системы, состоящей из "n+1" элемента.
Здесь приведён трёхмерный график взаимодействия дрифтера с двухкомпонентной системой и двумерный график-сечение взаимодействия дрифтера с симметричной четырёхкомпонентной системой. В обоих случаях использовался критерий сходства "shape". Из этих графиков можно видеть, что движение дрифтера самоограничивается резко выраженной аурой, значительно превышающей по размерам расположение исходных элементов системы. Размер ауры указывает на расстояния, выше которых взаимодействия дрифтера с элементами системы соответствуют нулевым значениям.
Оказалось, что границы взаимодействия с дрифтером даже двухэлементной системы, имеют невероятно сложный характер. Читатель может себе представить, как выглядят контуры системы, состоящей из нерегулярно расположенных десятков элементов. Сотни проведённых опытов позволили суммировать наблюдения в виде идея о том, что любая [СО] обязательно имеет доменное строение. Таким образом, моя "имитационная активность" принесла совершенно чёткие результаты, сомневаться в которых было практически невозможно.
Понятно, что если самоорганизующиеся системы не имеют центра управления, то автономные элементы, из которых они состоят, даже в самом простейшем случае будут взаимодействовать на спонтанной основе, а не на основе составленного для них богом или людьми алгоритма взаимодействия. Как и в вышеприведённом случае с детским садом, нет никаких надежд на выведение каких-то общих закономерностей взаимодействий между компонентами [СО] даже в тех случаях, когда характеристики этих компонентов на первый взгляд понятны и достаточно изучены: взаимодействие реализуется через особую модальность, которая "понятна" субъектам взаимодействия, но не человеческому интеллекту. Вернее, человеческому интеллекту может быть иногда местами понятна, но никогда не подвластна.
Точно так же можно повелеть виртуальным нейронам взаимодействовать между собой по самым что ни на есть гениальнейшим алгоритмам, но это будет не копирование и не моделирование поведения интеллекта, а слабая его имитация или же созданный человеком механизм, названный искусственным интеллектом в память о далёком прошлом, когда научная общественность этому ещё верила. Достаточно назвать "самоорганизующаяся система, не имеющая центра управления", как любому думающему человеку не захочется обманывать себя искусственным интеллектом. Ну разве только тем, кто зарабатывают на обмане. Интеллектуальный робот - да, но искусственный интеллект - никак нет. По указанным причинам именно с имитаций, а не моделирования стоит начинать изучение [СО] для того, чтобы меньше удивляться несовпадениям и больше радоваться намёкам, из которых можно экстрагировать намётки и планы на будущие.
Хотя моделировать можно лишь то, что является системой, т.е. объединённой смыслом и действиями совокупностью частей целого, взаимодействующих на основе алгоритмов управления, исключающих частично или полностью хаотизм, тем не менее именно в самоорганизующихся системах моделирование является действием совершенно безнадёжным, а для тех, кто понимает - безумным. Считается, что модель создаётся для логического формулирования тех проявлений структуры и функции оригинала, которым удаётся придать вид элементов частичной автономности функционирования таким образом, чтобы их поведение в составе оригинала в допустимой степени сохранялось. Но в [СО] копирование оригинального поведения моделями невозможно. Имитация же ценна тем, что создавая лишь элементы внешнего сходства с самоорганизующейся системой, она не способна к проявлению обмана и подмены понятий, на что способна модель, а служит лишь повышению смелости мыслителя, поскольку имитируемое и имитатор - тесно связаны.
Принято считать, что имитирование - процесс более низкого и технически более доступного качества по сравнению с моделированием, поскольку в отличие от моделирования рассматривает лишь внешние проявления объектов, поведение которых имитируется. Это на самом деле совершенно не так в таких сложнейших проявлениях Природы, какими являются [СО] и [[СО]]. Исследователю, который собирается имитировать поведение [СО] и [[СО]], нужно в отличие от исследования тривиальных технических и природных объектов найти способ доказать, что он собирается именно туда, куда декларирует, что он собирается иметь дело именно с имитаций работы самоорганизующихся систем, а не с чем-то, не имеющих ни малейшего к ним отношения. Имитировать такую имитацию путём случайным интеллектуальных метаний невозможно.
Очень много лет тому назад (это было в конце 80-х) я разработал алгорим эволюционной трансформации матриц сходства, на который впоследствии получил патент США (L. Andreev. Unsupervised automated hierarchical data clustering based on simulation of a similarity matrix evolution. U.S. Patent 6,640,227 (2003)). Вкратце идея состояла в следующем. Взаимодействие элементов [СО] может, очевидно, протекать двумя принципально отличными способами: с помощью массообмена и массопередачи. Эти термины в данном случае несколько отличаются в сравнении с их общепринятым применением, но я здесь уточню, что имел ввиду. В первом случае - в случае "массообмена" - все элементы системы взаимодействуют друг с другом как бы одновременно, каждый элемент одновременно испытывает притяжение и отталкивание всех остальных элементов системы. В случае же "массопередачи" взаимодействие распространяется как бы в виде волн, фронт взаимодействия мигрирует (весьма условно) в пределах максимального и минимального значения параметров на каждом данном участке системы. Случай "массопередачи" неизмеримо сложнее случая "массообмена", в результате чего я поставил себе задачу исследования феномена именно второго вида. Случай массообмена, видимо, характерен для очень редкого типа природных [СО], например, для взаимодействия элементарных частиц.
Прежде всего необходимо было смоделировать некий условный универсальный механизм взаимодействия элементов [СО], который, как следует из содержания предыдущего раздела, смоделировать невозможно. Я в качестве критериев взаимодействия использовал два разработанных мною критерия сходства. Один из них - с учётом формы (shape) взаимодействующих элементов, другой - с учётом мощности (power) их взаимодействия, также запатентованные мною в выше приведённом патенте США и описанные в статье. На основе этих критериев вычислялось сходство между всеми элементами имитируемой системы с построением матрицы сходства системы элементов. Такие исходные матрицы сходства подверганись воздействию алгоритма эволюционной трансформации.
Смысл алгоритма заключался в том, что матрица сходства подвергалась трансформации, в результате которой усреднялось значения сходства каждого элемента системы со всеми остальными элементами системы. После некоторого числа таких трансформаций - они могли составлять в зависимости от матрицы от нескольких до тысячи и более - матрица разделялась на две части, как правило, неравные части, не имеющие абсолютно никаких переходных форм. Возникала чистая форма дихотомии компонентов матрицы в зависимости от неконтролируемых исходных свойств обрабатываемой матрицы. Каждая из двух частей матрицы поступала в новую обработку, в результате чего образовывалось древо сходства системы всех взятых для анализа элементов.
Как становится понятным из описания алгоритма это древо сходства соответствует имитации взаимодействия различных элементов системы друг с другом, причём взаимодействие это протекает синхронно. Обработка широкого набора геометрически отличающихся между собой элементов, обработка метеорологических, демографических, различных статистических данных продемонстрировала, что в каждом конкретном случае полученный результат основан на абсолютно объективной алгорифмической основе, когда оператор не только не желает, но просто не в состоянии каким-либо образом воздействовать на ход вычислений. После первой же трансформации матрица сходства теряет связь с исходными данными. Таким образом, появилась возможность автоматически строить иерархическую систему сходства и различия элементов [СО] при одновременном взаимодействии каждого из элементов системы со всеми остальными элементами. Теперь оставалось изобрести способ наблюдения за поведением всей [СО] с помощью разработанного детектора.
Для решения указанной выше задачи мною было использовано несколько методов, один из которых заключался в применении дрифтера (drifter). С этой целью в имитируюю систему из "n" элементов вводился дополнительный элемент - дрифтер, который с помощью компьютерного алгорифма эволюционной трансформации матриц сходства взаимодействовал на всём пространстве параметров, занимаемом этими элементами, и имел возможность свободного выхода в бесконечность. Имея неограниченную траекторию движения, дрифтер в каждой из занимаемых позиций взаимодействовал со всеми элементами имитируемой системы одновременно. Это позволяло получасть контуры взаимодействия системы, состоящей из "n+1" элемента.
Здесь приведён трёхмерный график взаимодействия дрифтера с двухкомпонентной системой и двумерный график-сечение взаимодействия дрифтера с симметричной четырёхкомпонентной системой. В обоих случаях использовался критерий сходства "shape". Из этих графиков можно видеть, что движение дрифтера самоограничивается резко выраженной аурой, значительно превышающей по размерам расположение исходных элементов системы. Размер ауры указывает на расстояния, выше которых взаимодействия дрифтера с элементами системы соответствуют нулевым значениям.
Оказалось, что границы взаимодействия с дрифтером даже двухэлементной системы, имеют невероятно сложный характер. Читатель может себе представить, как выглядят контуры системы, состоящей из нерегулярно расположенных десятков элементов. Сотни проведённых опытов позволили суммировать наблюдения в виде идея о том, что любая [СО] обязательно имеет доменное строение. Таким образом, моя "имитационная активность" принесла совершенно чёткие результаты, сомневаться в которых было практически невозможно.