Адаптивная система

Система, способная адаптироваться к окружающей среде

Адаптивная система — это набор взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих единое целое, которые вместе способны реагировать на изменения окружающей среды или изменения во взаимодействующих частях способом, аналогичным непрерывному физиологическому гомеостазу или эволюционной адаптации в биологии . Петли обратной связи представляют собой ключевую особенность адаптивных систем, таких как экосистемы и отдельные организмы ; или в человеческом мире, сообществах , организациях и семьях . Адаптивные системы могут быть организованы в иерархию.

Искусственные адаптивные системы включают роботов с системами управления , которые используют отрицательную обратную связь для поддержания желаемых состояний.

Закон адаптации

Закон адаптации можно неформально сформулировать так:

Каждая адаптивная система приходит к состоянию, в котором прекращается всякая стимуляция. [1]

Формально закон можно определить следующим образом:

При наличии системы мы говорим, что физическое событие является стимулом для системы тогда и только тогда, когда вероятность того, что система претерпит изменение или будет возмущена (в ее элементах или в ее процессах), когда произойдет событие, строго больше, чем априорная вероятность того, что система претерпит изменение независимо от : S {\displaystyle S} E {\displaystyle E} S {\displaystyle S} P ( S S | E ) {\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)} E {\displaystyle E} S {\displaystyle S} E {\displaystyle E}

P ( S S | E ) > P ( S S ) {\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)>P(S\rightarrow S')}

Пусть будет произвольной системой, подверженной изменениям во времени , и пусть будет произвольным событием, которое является стимулом для системы : мы говорим, что это адаптивная система тогда и только тогда, когда при t, стремящемся к бесконечности, вероятность того, что система изменит свое поведение на временном шаге с учетом события, равна вероятности того, что система изменит свое поведение независимо от наступления события . В математических терминах: S {\displaystyle S} t {\displaystyle t} E {\displaystyle E} S {\displaystyle S} S {\displaystyle S} ( t ) {\displaystyle (t\rightarrow \infty )} S {\displaystyle S} ( S S ) {\displaystyle (S\rightarrow S')} t 0 {\displaystyle t_{0}} E {\displaystyle E} E {\displaystyle E}

  1. - P t 0 ( S S | E ) > P t 0 ( S S ) > 0 {\displaystyle P_{t_{0}}(S\rightarrow S'|E)>P_{t_{0}}(S\rightarrow S')>0}
  2. - lim t P t ( S S | E ) = P t ( S S ) {\displaystyle \lim _{t\rightarrow \infty }P_{t}(S\rightarrow S'|E)=P_{t}(S\rightarrow S')}

Таким образом, для каждого момента времени будет существовать временной интервал такой, что: t {\displaystyle t} h {\displaystyle h}

P t + h ( S S | E ) P t + h ( S S ) < P t ( S S | E ) P t ( S S ) {\displaystyle P_{t+h}(S\rightarrow S'|E)-P_{t+h}(S\rightarrow S')<P_{t}(S\rightarrow S'|E)-P_{t}(S\rightarrow S')}

Преимущество саморегулирующихся систем

В адаптивной системе параметр изменяется медленно и не имеет предпочтительного значения. Однако в саморегулирующейся системе значение параметра «зависит от истории динамики системы». Одним из важнейших качеств саморегулирующихся систем является ее « адаптация к краю хаоса » или способность избегать хаоса . Практически говоря, направляясь к краю хаоса , не продвигаясь дальше, лидер может действовать спонтанно, но без катастрофы. Статья Complexity за март/апрель 2009 года далее объясняет используемые саморегулирующиеся системы и реалистичные последствия. [2] Физики показали, что адаптация к краю хаоса происходит почти во всех системах с обратной связью . [3]

Иерархия адаптаций: Практопоезис

Контуры обратной связи и поэтическое взаимодействие в иерархических адаптациях.

Новаторская теория практопоэза объясняет, как различные типы адаптаций взаимодействуют в живой системе? Практопоезис, [4] термин, принадлежащий его создателю Данко Николичу, [5] является ссылкой на иерархию механизмов адаптации, отвечающих на этот вопрос. Адаптивная иерархия образует своего рода саморегулирующуюся систему, в которой аутопоэз всего организма или клетки происходит через иерархию аллопоэтических взаимодействий между компонентами . [6] Это возможно, поскольку компоненты организованы в поэтическую иерархию: адаптивные действия одного компонента приводят к созданию другого компонента. Теория предполагает, что живые системы демонстрируют иерархию в общей сложности из четырех таких адаптивных поэтических операций:

 эволюция (i) → экспрессия генов (ii) → гомеостатические механизмы , не связанные с генами (анапоэз) (iii) → конечная функция клетки (iv)

По мере того, как иерархия эволюционирует в сторону более высоких уровней организации, скорость адаптации увеличивается. Эволюция является самой медленной; экспрессия генов происходит быстрее; и так далее. Конечная функция клетки является самой быстрой. В конечном счете, практопоэз бросает вызов современной доктрине нейронауки, утверждая, что умственные операции в первую очередь происходят на гомеостатическом, анапоэтическом уровне (iii) — т. е. что разум и мысль возникают из быстрых гомеостатических механизмов, поэтически контролирующих функцию клетки. Это противоречит широко распространенному предположению, что мышление синонимично вычислениям, выполняемым на уровне нейронной активности (т. е. с «конечной функцией клетки» на уровне iv).

Шаров предположил, что только эукариотические клетки могут достигать всех четырех уровней организации. [7]

Каждый более медленный уровень содержит знания, которые являются более общими, чем более быстрый уровень; например, гены содержат более общие знания, чем анапоэтические механизмы, которые, в свою очередь, содержат более общие знания, чем функции клеток. Эта иерархия знаний позволяет анапоэтическому уровню реализовывать концепции , которые являются наиболее фундаментальными компонентами разума. Предполагается, что активация концепций посредством анапоэтии лежит в основе идеастезии . Практопойэзис также имеет значение для понимания ограничений глубокого обучения . [8]

Эмпирические тесты практопоэза требуют обучения на задачах двойного цикла: необходимо оценить, как способность к обучению адаптируется с течением времени, т. е. как система учится учиться (адаптирует свои навыки адаптации). [9] [10]

Было высказано предположение, что анапоэз реализуется в мозге с помощью метаботропных рецепторов и ионных каналов, управляемых G-белком . [11] Предполагается, что эти мембранные белки временно выбирают подсети и, таким образом, стимулируют познание.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Хосе Антонио Мартин Х., Хавьер де Лопе и Дарио Маравалл: «Адаптация, предвосхищение и рациональность в естественных и искусственных системах: вычислительные парадигмы, имитирующие природу» Natural Computing, декабрь 2009 г. Том 8(4), стр. 757-775. doi
  2. ^ Хюблер, А. и Уотерспун, Т.: «Саморегулирующиеся системы избегают хаоса». Сложность. 14(4), 8 – 11. 2008
  3. ^ Wotherspoon, T.; Hubler, A. (2009). «Адаптация к краю хаоса с обратной связью случайного вейвлета». J Phys Chem A. 113 ( 1): 19–22. Bibcode :2009JPCA..113...19W. doi :10.1021/jp804420g. PMID  19072712.
  4. ^ «Практопоезис».
  5. ^ "Данко Николич (Институт Макса Планка по исследованию мозга, Франкфурт-на-Майне) на ResearchGate - Экспертиза: искусственный интеллект, количественная психология, когнитивная психология". Архивировано из оригинала 2015-07-23.
  6. ^ Данко Николич (2015). «Практопойзис: Или как жизнь воспитывает разум». Журнал теоретической биологии . 373 : 40–61. arXiv : 1402.5332 . Bibcode : 2015JThBi.373...40N. doi : 10.1016/j.jtbi.2015.03.003. PMID  25791287. S2CID  12680941.
  7. ^ Шаров, АА (2018). «Разум, агентность и биосемиотика». Журнал когнитивной науки, 19(2), 195-228.
  8. ^ Николич, Д. (2017). «Почему глубокие нейронные сети никогда не смогут сравниться с биологическим интеллектом и что с этим делать?» Международный журнал автоматизации и вычислений, 14(5), 532-541.
  9. ^ Эль Хади, А. (2016). Нейронаука замкнутого цикла. Academic Press.
  10. ^ Dong, X., Du, X., & Bao, M. (2020). «Повторная контрастная адаптация не вызывает привыкания адаптера». Frontiers in Human Neuroscience, 14, 569. (https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnhum.2020.589634/full)
  11. ^ Николич, Д. (2023). Где находится разум в мозге? Кратковременный выбор подсетей метаботропными рецепторами и ионными каналами, управляемыми G-белком. Computational Biology and Chemistry, 107820.

Ссылки

  • Мартин Х., Хосе Антонио; Хавьер де Лопе; Дарио Маравалл (2009). «Адаптация, предвосхищение и рациональность в естественных и искусственных системах: вычислительные парадигмы, имитирующие природу». Natural Computing . 8 (4): 757–775. doi :10.1007/s11047-008-9096-6. S2CID  2723451.
  • Практопоезис помогает разрабатывать новые технологии ИИ: Gating и AI-Kindergarten
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Adaptive_system&oldid=1248382215"