Статья перед вами - это длинное введение, в котором я утверждаю, что нейросети - это тупик, что мир вокруг - это такой самоорганизующийся фрактал; возвращаю науку в далёкое прошлое, в котором не было чисел, но интеллект прекрасно работал и без них.
Интеллект, понимание, мышление, смысл. Магия - не иначе!
Согласитесь, это очень удобно и правильно - определять третье через второе, а второе через первое. Так поступают правильные учёные, когда производят знание, доказывая различные теоремы и проводя эксперименты.
А что делать неправильному учёному, когда его критически настроенный собеседник обнаруживает рекурсию в цепочке определений? Правильно! Немного обидеться, а потом провозгласить этот "рекурсивный кирпич" основой всего "здания". Вот так и становится мышление необходимым условием для интеллекта! Ну а интеллект условием для мышления.
Насчёт "рекурсивного кирпича" я смеюсь только отчасти, ведь я сам собираюсь слепить его в этой и последующих статьях. Поэтому, не обижайтесь, неправильные учёные, я на вашей стороне)
Но, сначала давайте попробуем сделать разум современными способами.
Субтрактивные нейросетевые технологии
Преклоняемся перед мастерством талантливейших людей - ML инженеров.
Решение уже есть. Оно спрятано внутри, и мы его найдём
Нам поможет глазомер и врождённое чувство прекрасного
В ход пойдут самые современные инструменты
Математика против реальности
Современные нейросети работают с числами. Ну а с чем им еще работать? - спросите вы. Мы уверены в числах и операциях между ними. Почему не развить ещё один аппарат для работы с числами?
Сколько будет один разделить на два?
Ответ: 0.5
Сколько будет одно яблоко разделить на два?
Ответ: 2 половинки яблока
Сколько будет сумма 0.5 и 0.5?
Ответ: 1.0
А какова сумма двух половинок яблок?
Ответ: 2 половинки яблока
Чувствуете подвох? На самом деле число всегда поставляется с единицей измерения. Полтора землекопа - как вам? В единице измерения числа заложены правила взаимодействия с числом или даже его принципиальная возможность существования рядом с единицей измерения.
Нейросети, убирая единицы измерения, мешают в кучу коней и людей. Черный ящик, действуя как безжалостная мясорубка, перемалывает объекты на входе в неинтерпретируемый фарш.
Какой вывод-то?? А такой, что число - это понятие математики. Математика работает корректно только внутри себя самой. Реальность же, не всегда работает по правилам математики.
Как так вышло вообще, что мы настолько поверили в работу с числами, что забыли про реальность? Или, по-другому, почему мы распространили законы математики на всю реальность?
Аддитивная 3D печать разума
Тут не всё просто, нужен мысленный эксперимент. Суть: мы чудом сдампили человека и хотим его распечатать, нам надо понять требования на техпроцесс.
В чём разница между Human и Set<? extends ChemicalElement>? Очевидный ответ - в поведении и внутренней структуре. А ещё в в том, что человек - это всегда множество атомов, но множество атомов это не всегда человек. Давайте разберёмся, как превратить множество атомов в человека.
Пару секунд, самое главное-то мы ведь поняли? Человек это некая коллекция атомов, абстрактный контейнер. Ок, идём дальше.
А что если взять и с помощью 3d принтера из будущего попробовать собрать атом за атомом человека?! Получится или нет? Да, должно получится! Ведь принтер у нас из будущего, а в нашем будущем, как известно, возможно всё, что можно представить.
Так, стоп! А у нас получится DeadHuman или AliveHuman? Хотелось бы, чтоб человек наш был живым, не правда ли!
А, собственно, в какой момент времени SomethingFrom3dPrinter станет AliveHuman? Как понять, что из принтера вышел тот самый заветный атом, после которого к напечатанной массе уже нужно применять налоговый кодекс?
3D печать нам представляется медленным процессом, протекающим медленнее, чем процессы деградации живых тканей или, тем более, атомные процессы. Поэтому мы и задаём дурацкие вопросы о том, не начнёт ли прямо под принтером, внезапно, жить напечатанный только наполовину человек.
Другое дело, если принтер расставляет частицы в пространстве с такой сумасшедшей скоростью, что эти частицы, при ближайшей своей попытке взаимодействовать со своим окружением, вдруг "осознают", что они уже принадлежат контейнеруHuman.И их взаимодействие друг с другом ведёт не к хаосу, а к поддержанию порядка внутри контейнера!
Хмммм... Где бы взять такой аппарат, чтобы он мог скомбинировать элементарные частицы быстрее, чем они провзаимодействуют друг с другом (да и с самим аппаратом)?
Вывод? 3D печать человека, несомненно), возможна, но надо порешать проблемы с отсутствием супер-быстрых 1) парсера человека, 2) хранилища и 3) принтера, нарушающих законы современной физики.
Кстати, если кому интересно, как я представляю себе человеческий парсер, то это большоооой такой слайсер)
Вот такой
Самоорганизация
Самоорганизация - это, по-простому, процесс упорядочения элементов в открытой динамической системе.
Внешним проявлением самоорганизации является появление устойчивых структур, способных сохраняться длительное время. Например, ячейки Бенара, представляющие собой устойчивую структуру конвективных потоков в вязкой жидкости при подогреве снизу.
Крайне простой пример ячеек Бенара показывает, что в самоорганизующихся системах не выполняется второе начало термодинамики, вследствие более одного устойчивого состояния. Фазовый переход осуществляется в условиях только локальных взаимодействий элементов системы. Не существует внешнего правила, согласно которому молекуле предписывается её точное расположение в заданный момент времени. Все элементы взаимодействуют только локально, и обмениваются энергией только с ближайшими соседями.
Цель агента
При этом в системе есть элементы, через которые происходит обмен энергией с окружающей средой. Именно через эти элементы система получает информацию о внешнем мире, и подстраивает под него свою структуру. Появление устойчивой структуры в результате обмена с окружающей средой, очевидно, не является частной или общей целью составляющих систему элементов, а является проявлением некоего закона природы, работающего для всех без исключения объектов реального мира.
Понятие цели, как внутренней мотивации для совершения осмысленных действий, появляется в размышлениях исследователей искусственного интеллекта в результате игнорирования динамики развития интеллектуальных агентов. Исследователи ошибочно пытаются создать агентов как устойчивые единицы, имеющие чёткую, изначально заданную цель. В результате такого подхода могут, тем не менее, успешно и эффективно решаться прикладные задачи, что наглядно демонстрирует современное состояние технологий нейронных сетей.
Само понятие Интеллект родилось как попытка объяснить феномен наличия в природе объектов, якобы, способных действовать по собственному усмотрению.
Я придерживаюсь позиции, что Интеллект является лишь характеристикой достаточно сложной системы, чтобы быть описанной в более простых терминах. Отказ от использования понятия внутренней цели агента принуждает действовать наиболее общим образом и разрабатывать алгоритмы, способные через самоорганизацию приводить к возникновению устойчивых единиц на макроуровне.
Подобные устойчивые на макроуровне единицы, в свою очередь, должны быть подвержены абсолютно таким же принципам самоорганизации, и их поведение должно описываться терминами в рамках терминологии более низкого уровня.
Интеллектуальный агент является не более чем пространственно устойчивой структурой взаимодействующих самоорганизующихся систем, сам по себе является самоорганизующейся системой и является частью самоорганизующейся системы более высокого уровня.
Наблюдения инопланетян за планетой Земля
Очерчивание границ
Мы отчётливо понимаем, что непосредственный обмен информацией всё же реализуется только на самом низком уровне через взаимодействие самых мелких структурных элементов системы.
Но каким всё таки образом появляются границы, задающие принадлежность элементов тем или иным уровням организации структуры?
Наличие устойчивой макро-единицы во множестве идентичных элементов свидетельствует об устойчивых внутренних взаимодействиях, а также внешних взаимодействиях элементов этой макро-единицы с остальной частью системы.
Это, в свою очередь говорит о том, что внешняя по отношению к макро-единице часть системы также действует согласованным образом. Т.е. также представляет собой макро-единицу, давая адекватный, неслучайный отклик в ответ на внешнее воздействие.
Таким образом, чтобы элементам самоорганизующейся системы выделиться в отдельную единицу, им необходимо взаимодействовать с устойчивой внешней структурой.
Процесс самоорганизации превращается в задачу подстройки управляющих воздействий под отклики исследуемой системы. В случае успешного решения задачи подстройки, задействованные элементы и будут определять устойчивую структуру макро-единицы.
После успешного согласования двух макро-единиц их можно объединить в единицу более высокого уровня, очертив вокруг них новую границу.
Об этом говорит и У. Росс Эшби в середине прошлого века:
Параметрическая и структурная адаптация
Параметрическая адаптация означает, что подстраиваются числовые параметры модели, минимизируются различные ошибки и пр.
Структурная адаптация - означает, что модель не работает с символами (числами), а работает по принципу адаптивного пространственно-временного фильтра для входящих потоков данных, просто перенаправляя потоки в правильном направлении.
Буду очень признателен всем, кто в комментариях приведёт ссылки на работы по структурной адаптации. Только, пожалуйста, не в режиме "всё объясняется, но спрогнозировать ничего не возможно".
Ещё пара куплетов
Объекты реального мира это каналы для потоков устойчивых данных, в которых они усложняются, подстраивая свою структуру.
Т.е. происходит не аппроксимация функции, как в нейросетях, а подстройка структуры некоего фильтра, каналы которого перестраиваются, чтобы соответствовать идущему через него потоку данных.
Мир вокруг нас - самоорганизующаяся система, внутри которой есть устойчивые во времени и пространстве структуры. Структуры полностью определяются проходящим через них потоком данных. В мире конечное число элементов, а значит конечный объем информации. Элементарные элементы, хм) обладают конечным числом состояний. Поэтому неудивительно, что существуют в разных точках пространства внешне (структурно) похожие объекты с похожим поведением (потоком).
Поток данных - это структура. Правильный/адекватный поток данных происходит от другой адекватной (уже собранной) структуры. Т.е. одна структура подстраивается под другую (уже собранную). И т.д., по кругу.
Заключение
Даже если нам немного стало понятнее, как очерчиваются границы между нелинейными динамическими системами, всё еще непонятно, как эти знания применять на практике. 100501-ого объяснения устройства мира, явно недостаточно для ТЗ программисту, чтоб он сел писать ядро ИИ.
В практической части, которая, будем надеяться, скоро последует за введением, я скажу, что надо переходить к построению систем с самоприменяющимися правилами построения, предложу вариант такой системы, покажу результаты.
Комментарии (26)
kichrot
09.10.2022 20:24+2... возвращаю науку в далёкое прошлое, в котором не было чисел, но интеллект прекрасно работал и без них. ...
Естественно, что автор написал чушь, в самом начале своей статьи. :)
Интеллект всегда, везде и во всем оперирует количественными показателями, путем сравнения. По иному познание объективной реальности не происходит и происходить не может.
Доколе будет продолжаться нашествие философской антинаучной безграмотности??? :)
garwall
10.10.2022 10:44Интеллект всегда, везде и во всем оперирует количественными показателями, путем сравнения
и на сколько пунктов по какой шкале отличается нота "ля" от теоремы Пифагора?
SADKO
10.10.2022 11:35+1ААаа, а кроме стёба, вопрос то не праздный а сугубо практический, монохорд там все дела, говорят его сам Пифагор с лабал ;-)
Нота, находится примерно там, где мы привыкли её слышать, а конкретной "ля" её делают лишь отношения к другим нотам, опять-же примерно. Ибо ухи не разу не частотомер, как хотелось бы математикам.
phenik
10.10.2022 18:51+1Интеллект всегда, везде и во всем оперирует количественными показателями, путем сравнения. По иному познание объективной реальности не происходит и происходить не может.
С числовым познание несколько сложнее, если учесть эволюционное развитие..Если под интеллектом понимать управление, а под количественными показателями именно числовые, то в эволюции был длительный период, когда каких-либо представлений о числах, численности, и оперировании с ними, включая сравнение, отсутствовало. Это был период простейших и многоклеточных, без, или с примитивными нервными системами, и можно наблюдать на примере современных микроорганизмов, кот. не используют какие-либо числовые представления для осуществления жизненных функций. Все управление организовано на манипулировании, в том числе сравнении, непрерывных физических величин, как правило, концентраций химических веществ. На этом полностью построен механизм хемотаксиса, другие виды таксиса, чувство кворума, и тд. У них же возникла простейшая логика для управления поведением, напр, для согласования реакции на несколько стимулов или на последовательные изменения одного стимула. Однако эти механизмы не носят специализированный характер, и фактически встроены в цепочку обеспечения метаболизма микроорганизмов. Нет выделенной структуры памяти для хранения величин стимулов, для этого используется загруженность самих хеморецеторов, кот. сравнивается в последовательные моменты времени для выработки управляющих сигналов, реализующих логику управления. Сами сигналы представляют собой внутриплазматическую концентрацию специфических белков, изменяющихся в некоторых пределах, и регулирующих работу жгутивого механизма (популярно про эти механизмы см. в статье, презентации, видео, исследования см. 1, 2). Эти концентрации белков могут служить биофизическими прототипами непрерывных величин — магнитуд, а их совокупность и логика взаимосвязей представляют собой простейшую внутреннею модель, описывающую текущее состояние среды обитания микроорганизмов, для выработки решений о поведении в ней. Причем, если магнитудам соответствуют концентрации хим. веществ в среде, т.е. объективные свойства среды, то логика их взаимосвязей и выработки решений исключительно свойства самой модели. Это соотношение сохранится и для более развитых видов, внутренние модели кот. реализуются нервной системой. С точки зрения теории познания И. Канта эти протомагнитуды можно трактовать, как простейшие априорные формы познания микроорганизмами окружающей среды, а питательные и вредные вещества в ней проявлениями гипотетического ноуменального мира микроорганизмов. В этом нет особой натяжки, микроорганизмы «познают» реальность, могут приобретать новые «знания», для них это долгосрочные устойчивые изменения в окружающей среде, кот. могут служить источниками для адаптации поведения и эволюционного развития. Но для самих микроорганизмов они не познаваемы — «вещи в себе». Мы знает о их мире гораздо больше, что эти проявления связаны с распределением концентраций хим. реагентов в среде. Для большинства видов простейших мир всегда является одномерным и они всегда двигаются вперед, т.к. в их модели среды могут отсутствовать протомагнитуды специфичные к измерениям пространства, хотя мы знаем, что они перемещаться в 3-х измерениях. Прямыми эволюционными наследниками хемотаксической чувствительности у животных и человека являются чувства обоняния и вкуса, первое из которых анатомически связано с более древними структурами мозга нежели остальные органы чувств.
У существ с нервной системой, включая человека, функционал магнитуд эволюционно воспроизводится в виде общей системы величин (general magnitude system, см. 1, 2, 3), и носит уже специализированный характер реализованный на уровне структур и активности нейронных сетей. Ее существование подтверждают не только поведенческие исследования, но и исследования с нейровизуализацией. В этом исследовании обнаружены нейронная карта численности объектов, в этом карта отвечающая за размер объектов и прослеживается ее связь с нейронной картой их численности. Эти карты являются разновидностями многочисленных сенсорных карт распространенных в различных отделах мозга. Они обнаружены также для длительности временных интервалов, площадей, и др. характеристик восприятия объектов и событий. В настоящее время доминирующим представлением в когнитивных исследованиях является выделение функционала оценки численности объектов в отдельный, относительно независимый от общей системы величин, из-за его важной роли. На макроскопическом уровне рассмотрения это можно считать своеобразным эволюционным шагом от простой аналоговой, непрерывной формы восприятия к более сложной, дискретной, состоящей из отдельных объектов и событий.
Числовой функционал, точнее функционал оценки численности, эволюционно возник на базе функционалов магнитуд и геометрических примитивов (обзор, происхождение мат. интуиции, исследование числового познания у аборигенов). Числа являются комплексными признаками характеризующими биологически значимую информацию, связанную с распознаванием множеств объектов, носящее адаптивный характер. Предполагается, что он появился с развитием группового поведения организмов, для кот. жизненно важно количество особей в группе (косяке, стае, и тп, прототипом которого у микроорганизмов является "чувство кворума"), и затем распространился на др. случаи связанные с количественными предпочтениями. Числовой функционал непосредственно связан с нативной поддержкой множественности. Гомологи механизма оценки численности обнаружены у разных видов, вплоть до класса насекомых.
Интеграцию всего этого функционала, а также геометрических примитивов и стат. оценок, можно обнаружить на уровне пространственно-временной суммативной способности нейронов, что говорит о древности их происхождения. Он также присутствует в формальных моделях нейронов в зависимости от выбора параметров модели. Действительно, модельные нейроны могут суммировать, т.е. подсчитывать численность, при выборе соответствующей функции активации могут оперировать непрерывными величинами (магнитудами), в зависимости от настройки весов синапсов распознавать геометрические примитивы, в случае импульсных моделей, с временной суммацией, поддерживать вероятностное поведение. В более развитой форме эти возможности реализуются на уровне сетей и отделов мозга. На уровне сетей этот функционал также успешно воспроизводятся (моделируются) с помощью ИНС, в случае выбора архитектуры сетей подобной биологическим прототипам, напр, чувство численности (см. также этот комент).
Наши предки в ходе культурной эволюции произвели обобщения (абстрагирования) этих функционалов, вербализацию и символизацию, исходя из нарастающих практических потребностей. Для чувства численности это абстракции натуральных чисел. Основным практическим контекстом их возникновения является счет, с начало в виде загибания пальцев, манипуляций с камушками, засечками, и тд. Абстракция натурального числа и счета неоднократно обобщались в процессе расширения практики их применения, что со временем привело к возникновению протоарифметики. Целые числа обобщение натуральных и отрицательных, с добавлением нуля. Происхождение отрицательных чисел связано с обобщением натуральных, как долга, или недостачи. Рациональные числа, как обобщение отношений (долей в измерениях) натуральных чисел, иррациональные, как несоизмеримых долей, напр, отрезков. Дальнейшее обобщение на вещественные числа, с геометрическим представлением на оси (т.е. использовалось не только обобщение, но и комбинирование), далее комплексные числа (исходно, как обобщение решений алгебраических уравнений) с представлением на плоскости, комплексных на кватернионы, с представлением вращения тел в пространстве. Известные на сегодня обобщения чисел представлены здесь. Обобщения функционала геометрических примитивов со временем привели к геометрическим построениям (протогеометрии), завершившееся созданием евклидовой геометрии. Обобщения функционала непрерывных величин совместно с числовым привели к возникновению мат. анализа, числового с геометрическим к аналитической геометрии. Обобщения функционала стат. оценок привели со временем к возникновению мат. статистики и теории вероятностей. В 18-19 вв. в русле усиления конструктивистских тенденций в науке и технологиях он также начал широко использоваться в математике, хотя в некотором виде присутствовал и ранее. Этому благоприятствовало отсутствие требований физической осуществимости (реализуемости) конструируемых мат. объектов, в отличии от физических, а только соблюдение условий их внутренней непротиворечивости, согласованности. Самый известный пример — создание неевклидовых геометрий путем манипуляций с исходными посылками. Другие примеры из геометрии: удаление требований непрерывности привело к неархимедовым геометриям, удаление метрики к топологии. Все эти эволюционно и исторически возникшие взаимосвязи в той, или иной степени «прошиты» в мозге, и каждый раз, в той, или иной форме воспроизводятся во время развития каждого ребенка, его воспитания и последующего обучения в учебных заведениях. Этот культурный слой обеспечивает достаточно единообразное понимание смысла и использования математических знаний, не исключая индивидуальных особенностей, кот. могут служить источниками их дальнейшего развития.
Сорри, получился небольшой тракта)
sturex Автор
09.10.2022 22:08Друзья, ссылки на технические статьи о структурной адаптации можно оставлять под этим комментарием, спасибо)
diakin
09.10.2022 23:53+3https://www.philol.msu.ru/~lex/melnikov/meln_r/ogl.htm
Мельников Г.П. Системология и языковыe аспекты кибернетики (М.: Сов. радио, 1978)
Вот в первой части много чего по теме.
napa3um
10.10.2022 02:52+2Коэволюция различных уровней самоорганизации - да, основной принцип самоусложнения кибернетических систем. Мысль, в общем-то, тривиальная, по сути, а потому и мало нас приближает к реализации, диавол, как водится, затаился в деталях :). Какие же ограничения нужно наложить на формальную кибернетическую систему, чтобы "всё случилось"? Во-первых, кибернетическую систему следует сделать генетической (чтобы она смогла накапливать "опыт" взаимодействия системы со средой через отбор), затем надо хитрым образом ограничить поступление энергии для воспроизводства поколений системы (чтобы возник градиент приспособленности между предыдущим поколением и следующим), затем надо предоставить способ трансформации/смены экосистем (чтобы от бактериальных степеней свободы дойти до околочеловеческих), плюс ещё... кто-нибудь записывает? Нет? Да уж, вряд ли мы тут в каментах родим AGI, те, кто этим занимается, должны бы были уже очень давно экспериментировать и теоретизировать в этой теме, прежде чем подойти хоть к какому-то практическому результату :). (Скоро покажу, в общем.)
rezedent12
10.10.2022 10:28-1Чувствую что пора написать статью на тему "почему кибернетика - лженаука". В чём ценность абстракций кибернетики для описания этих процессов?
napa3um
10.10.2022 10:30+3Ага, продажная девка империализма :). Думаю, вы не очень понимаете, о чём говорите.
rezedent12
11.10.2022 11:48продажная девка империализма
Хуже, фашизма.
Думаю, вы не очень понимаете, о чём говорите.
Для того что бы понять что я не понимаю, нужно понять что ты понимаешь. Я сформулировал вопрос " В чём ценность абстракций кибернетики для описания этих процессов?" Надеюсь тот кто понимает ответит мне на него. Если же ни у кого понимания нет, то это факт не в пользу кибернетики.
2er6e1
10.10.2022 09:19Допустим, Сергей - самоорганизующаяся система.
Тогда при чём тут внешняя среда и какой-либо информационный обмен?
sturex Автор
10.10.2022 09:44Перефразируйте пжл вопрос. Непонятно, какое противоречие вы хотите им разрешить.
2er6e1
11.10.2022 06:54Меня очень задела фраза "не более чем самоорганизующаяся система".
Похоже на какое-то создание видимости понимания. И мне захотелось кинуть в вас вашим же конструктом.
По сути: подожду следующую статью от вас, хочется посмотреть как ваши идеи стыкуются с практикой.
sturex Автор
11.10.2022 08:23Ок, продолжим в следующей статье) Противоречий в моей "практике" хватает, кстати.
odins1970
10.10.2022 10:20А какие принципиальные различия с этой позицией -https://www.deepmind.com/publications/reward-is-enough ??
rezedent12
10.10.2022 10:37+1Математика работает корректно только внутри себя самой.
Математика - это наука о абстракциях.
Реальность же, не всегда работает по правилам математики.
Неправильная постановка тезиса. Математика развиваясь, находит средства позволяющие точнее описывать реальность. Некоторые говорят "мир чудесным образом устроен математически". Но так говорить неверно, как бы мир устроен не был, то что его в какой то мере количественно опишет и станет математикой.
Как понять, что из принтера вышел тот самый заветный атом, после которого к напечатанной массе уже нужно применять налоговый кодекс?
Трудовая теория стоимости говорит о том что в рамках товарной экономики, для того что бы биомасса стала полноценным экономическим субъектом, она должна обладать способностью трудится, то есть создавать прибавочную стоимость. И потребительским поведением, позволяющим поддерживать необходимый сбыт, хотя это уже вторично.
sturex Автор
10.10.2022 12:56Да, пожалуй вы, правы... Зачем нам полумеры? Давайте так: Реальность (просто) не работает по правилам математики.
Очень уж странно, согласитесь, будет слышать "Математика на 99.65% приблизилась к описанию реальности".
S_A
10.10.2022 17:11Математика - универсальный язык описания наблюдений. И, в частности, из-за своего универсализма, он гораздо богаче отдельно взятых явлений и/или процессов.
Про реальность все додумки лишние, вязкая философия.
То что математика инструментальна сомнений у инженеров не вызывает. Сомневаются только те, кто не применяет (каждый день). Гуманитарии например.
Прогнозы (если обсуждать что) не всегда сбываются - это часто проблема концептуальных моделей, в которых учтено лишь то что учтено (все хотят интепретируемости, но это далеко не всегда возможно).
napa3um
11.10.2022 03:02+1Математика — это набор методов, чтобы мыслить любые непротиворечивые миры, а физика — это набор методов для экспериментального определения, в каком именно из этих миров мы находимся.
S_A
11.10.2022 03:25+1Согласен, кстати это не противоречит тому что я написал. Кроме физики есть системы еще, которые и на новую математику поправки делать начинают, "мир" меняется постоянно. Поэтому чтобы оставаться на месте, нужно постоянно бежать :)
diakin
11.10.2022 00:02+1Реальность же, не всегда работает по правилам математики.
"Правила" математики были выведены из реальности. И реальность всегда работает "по правилам математики". Главное чтобы эти правила были правильные. То есть непротиворечивые и внутренне согласованные.
sturex Автор
11.10.2022 00:54Всегда, хм. Я могу лишь пошутить. Если оно так есть, как вы говорите, то несчастной реальности очень тяжело. Ведь ей приходится каждый раз подстраиваться под очередное правило непротиворечивой математики.
Думаю, имеет смысл говорить о длительности, в течение которой некий способ описать мир, описывает его с заданной точностью.
Разведутся ли двое только что поженившихся? 68%, что да. Вот только нас интересует в формате "да" или "нет". Есть ли такая математика, которая проживет жизнь этих двоих до момента развода или счастливой смерти в один день?
diakin
11.10.2022 08:14приходится каждый раз подстраиваться под очередное правило непротиворечивой математики.
Какое-то странное представление. Что значит подстраиваться? Математика выводится из реальности и ей не противоречит. Реальность не может быть внутренне противоречивой. И математика тоже.
Есть ли такая математика, которая проживет жизнь этих двоих до момента развода или счастливой смерти в один день?
Это риторический вопрос?
sturex Автор
11.10.2022 08:33Думаю, этот комментарий будет лучшим ответом.
Вопрос не риторический, и на него можно, принципиально, только отрицательно ответить. Вы никогда, ни при каких обстоятельствах, не разработаете способа смоделировать мир настолько, что научитесь прогнозировать исходы "со 100% точностью".
diakin
11.10.2022 11:21+1прогнозировать исходы "со 100% точностью"
Ну так тут и влюбленных привлекать не надо. См.дискуссии о термодинамике и статфизике. А также https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_хаоса
Но "моделирование мира" и "прогнозировать исходы со 100% точностью" это разные вещи.
sturex Автор
Друзья, ссылки на технические статьи о структурной адаптации можно оставлять под этим комментарием, спасибо)