Генеративная наука
Изучение того, как сложное поведение может быть создано с помощью детерминированных и конечных правил и параметров.
Взаимодействие между несколькими простыми правилами и параметрами может привести к бесконечной, кажущейся непредсказуемой сложности.

Генеративная наука — это область исследований, которая изучает естественный мир и его сложное поведение. Она изучает способы «генерации, по-видимому, непредвиденного и бесконечного поведения на основе детерминированных и конечных правил и параметров, воспроизводящих или напоминающих поведение природных и социальных явлений». [1] Моделируя такие взаимодействия, она может предположить, что в системе существуют свойства, которые не были замечены в реальной ситуации. [2] Примером области исследований является то, как непреднамеренные последствия возникают в социальных процессах.

Генеративные науки часто изучают природные явления на нескольких уровнях организации. [3] [4] Самоорганизующиеся природные системы являются центральным предметом, изучаемым 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

Турбулентность в концевом вихре крыла самолета . Исследования критической точки, за которой система создает турбулентность, были важны для теории хаоса , проанализированной, например, советским физиком Львом Ландау , который разработал теорию турбулентности Ландау-Хопфа . Дэвид Рюэль и Флорис Такенс позже предсказали, вопреки Ландау, что турбулентность жидкости может развиваться через странный аттрактор , основную концепцию теории хаоса.
Компьютерное моделирование разветвленной архитектуры дендритов пирамидальных нейронов . [ 5]
Естественный феномен стадного поведения, например, стаи птиц, можно смоделировать искусственно, используя простые правила в отдельных единицах, используя коллективный интеллект вместо какого-либо централизованного управления.

Развитие компьютеров и теории 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 «Жизнь» Конвея — это игра с нулевым количеством игроков, основанная на клеточных автоматах, то есть единственным входным параметром является задание начальных условий, а цель игры — наблюдение за тем, как система будет развиваться. [10]
    • В 1996 году Джошуа М. Эпштейн и Роберт Экстелл написали книгу «Выращивание искусственных обществ» , в которой предложили набор правил автомата и систему под названием Sugarscape , моделирующую популяцию, зависящую от ресурсов (называемых сахаром).
  • Искусственные нейронные сети пытаются решать проблемы так же, как это делает 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 модели в нейронных сетях.

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

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Гордана Додиг-Црнкович; Раффаэла Джованьоли (2013), «Вычислительная природа – сеть сетей параллельных информационных процессов», в Гордана Додиг-Црнкович; Раффаэла Джованьоли (ред.), Вычислительная природа: перспектива столетия Тьюринга , Springer, стр. 7, ISBN 978-3-642-37225-4
  2. ^ Нин Нан; Эрик В. Джонстон; Джудит С. Олсон (2008), «Непреднамеренные последствия коллокации: использование агентного моделирования для распутывания эффектов задержки коммуникации и внутригрупповой благосклонности», Computational and Mathematical Organization Theory , 14 (2): 57–83, doi :10.1007/s10588-008-9024-4, S2CID  397177
  3. ^ Фарре, GL (1997). «Энергетическая структура наблюдения: философское исследование». American Behavioral Scientist . 40 (6): 717–728. doi :10.1177/0002764297040006004. S2CID  144764570.
  4. ^ J. Schmidhuber. (1997) Взгляд специалиста по информатике на жизнь, вселенную и все остальное. Основы компьютерной науки: потенциал – теория – познание, Lecture Notes in Computer Science, страницы 201–208, Springer
  5. ^ Герман Кунц (2010). "PLoS Computational Biology Issue Image | Vol. 6(8) August 2010". PLOS Computational Biology . 6 (8): ev06.ei08. doi : 10.1371/image.pcbi.v06.i08 .
  6. ^ Кенрик, Д.Т.; Ли, Н.П.; Батнер, Дж. (2003). «Динамическая эволюционная психология: индивидуальные правила принятия решений и возникающие социальные нормы». Psychological Review . 110 (1): 3–28. CiteSeerX 10.1.1.526.5218 . doi :10.1037/0033-295X.110.1.3. PMID  12529056. S2CID  43306158. 
  7. ^ Эпштейн, Джошуа М.; Экстелл , Роберт Л. (1996). Выращивание искусственных обществ: социальная наука снизу вверх . Кембридж, Массачусетс: MIT/Brookings Institution. стр. 224. ISBN 978-0-262-55025-3.
  8. ^ Новак А.; Валлахер Р.Р.; Тессер А.; Борковски В. (2000), «Общество Я: возникновение коллективных свойств в структуре Я», Psychological Review , 107 (1): 39–61, doi :10.1037/0033-295x.107.1.39, PMID  10687402
  9. ^ Эпштейн Дж. М. (1999), «Агентные вычислительные модели и генеративная социальная наука», Complexity , 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 жизни Джона Конвея
  • http://www.swarthmore.edu/socsci/tburke1/artsoc.html Архивировано 09.04.2005 в Wayback Machine (Искусственные общества, виртуальные миры и общие проблемы и возможности возникновения)
  • http://jasss.soc.surrey.ac.uk/JASSS.html (Журнал искусственных обществ и социального моделирования)
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Generative_science&oldid=1225559584"