Адаптивная система

Адаптивная система — это набор взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих единое целое, которые вместе способны реагировать на изменения окружающей среды или изменения взаимодействующих частей, аналогично 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.

К искусственным адаптивным системам относятся роботы с системами управления , использующими отрицательную обратную связь для поддержания желаемых состояний.

Закон адаптации

Закон адаптации можно неформально сформулировать так:

Любая адаптивная система приближается к состоянию, в котором прекращаются все виды стимуляции. ^[1]

Формально закон можно определить следующим образом:

Учитывая систему $S$ , мы говорим, что физическое событие $E$ является стимулом для системы $S$ тогда и только тогда, когда вероятность $P(S\rightarrow S'|E)$ что система претерпевает изменения или возмущения (в своих элементах или в своих процессах), когда событие $E$ происходит строго больше, чем априорная вероятность того, что $S$ претерпевает изменения независимо от $E$ :

P(S\rightarrow S'|E)>P(S\rightarrow S')

Позволять $S$ быть произвольной системой, подверженной изменениям во времени $t$ и пусть $E$ быть произвольным событием, которое является стимулом для системы $S$ : мы так говорим $S$ является адаптивной системой тогда и только тогда, когда t стремится к бесконечности $(t\rightarrow \infty )$ вероятность того, что система $S$ изменить его поведение $(S\rightarrow S')$ с шагом во времени $t_{0}$ учитывая событие $E$ равна вероятности того, что система изменит свое поведение независимо от возникновения события $E$ . В математических терминах:

- $P_{t_{0}}(S\rightarrow S'|E)>P_{t_{0}}(S\rightarrow S')>0$
- $\lim _{t\rightarrow \infty }P_{t}(S\rightarrow S'|E)=P_{t}(S\rightarrow S')$

Таким образом, в каждый момент $t$ будет существовать временной интервал $h$ такой, что:

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

Преимущества 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 их « адаптация к грани хаоса » или способность избегать хаоса . Практически говоря, направляясь к краю хаоса, не продвигаясь дальше, лидер может действовать спонтанно, но без катастрофы. В статье «Сложность», опубликованной в марте/апреле 2009 г., дополнительно объясняются используемые саморегулирующиеся системы и реалистичные последствия. ^[2] Физики показали, что адаптация к грани хаоса происходит почти во всех системах с обратной связью . ^[3]

Иерархия адаптаций: Практикопоэз

Новаторская теория практикопоэза объясняет, как различные типы адаптаций взаимодействуют в живой системе? Практикопоэз, ^[4] термин, принадлежащий его создателю Данко Николичу, ^[5] — это ссылка на иерархию механизмов адаптации, отвечающую на этот вопрос. Адаптивная иерархия образует своеобразную саморегулирующуюся систему, в которой аутопоэз всего организма или клетки происходит посредством иерархии 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 из четырех таких адаптивных поэтических операций:

   evolution (i) → gene expression (ii) → non gene-involving homeostatic mechanisms (anapoiesis) (iii) → final cell function (iv)

По мере развития иерархии в сторону более высоких уровней организации скорость адаптации увеличивается. Эволюция самая медленная; экспрессия генов происходит быстрее; и так далее. Конечная функция клетки является самой быстрой. В конечном счете, практикопоэз бросает вызов современной доктрине нейробиологии, утверждая, что психические операции в первую очередь происходят на гомеостатическом, анапоэтическом уровне (iii) — то есть, что разум и мышление возникают из быстрых гомеостатических механизмов, поэтически контролирующих функции клеток. Это противоречит широко распространенному предположению, что мышление является синонимом вычислений, выполняемых на уровне нейронной активности (т. е. «конечной функции клетки» на уровне iv).

Шаров предположил, что только эукариотные клетки могут достичь всех четырех уровней организации. ^[7]

Каждый более медленный уровень содержит более общие знания, 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 составляющими разума. предполагается активация понятий посредством анапоэза В основе идейтезии . Практикопоэз также имеет значение для понимания ограничений глубокого обучения . ^[8]

Эмпирические тесты практикопоэза требуют обучения на двухконтурных задачах: 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 тем самым стимулируют познание.

См. также

Примечания

^ Хосе Антонио Мартин Х., Хавьер де Лопе и Дарио Мараваль: «Адаптация, предвкушение и рациональность в естественных и искусственных системах: вычислительные парадигмы, имитирующие природу» Natural Computing, декабрь 2009 г. Том. 8(4), стр. 757-775. дои
^ Хюблер А. и Уотерспун Т.: «Саморегулирующиеся системы избегают хаоса». Сложность. 14(4), 8 – 11. 2008 г.
^ Уотерспун, Т.; Хаблер, А. (2009). «Адаптация к грани хаоса с помощью случайной вейвлетной обратной связи». J Phys Chem А. 113 (1): 19–22. Бибкод : 2009JPCA..113...19W . дои : 10.1021/jp804420g . ПМИД 19072712 .
^ «Практикопоэз» .
^ «Данко Николич (Институт Макса Планка по исследованию мозга, Франкфурт-на-Майне) на ResearchGate - Экспертиза: искусственный интеллект, количественная психология, когнитивная психология» . Архивировано из оригинала 23 июля 2015 г.
^ Данко Николич (2015). «Практикопоэз: Или как жизнь воспитывает разум». Журнал теоретической биологии . 373 : 40–61. arXiv : 1402.5332 . Бибкод : 2015JThBi.373...40N . дои : 10.1016/j.jtbi.2015.03.003 . ПМИД 25791287 . S2CID 12680941 .
^ Шаров, А.А. (2018). «Разум, активность и биосемиотика». Журнал когнитивной науки, 19 (2), 195–228.
^ 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.
^ Эль Хади, А. (2016). Нейронаука замкнутого цикла. Академическая пресса.
^ Донг, X., Ду, X. и Бао, М. (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 )
^ Николич, Д. (2023). Где находится разум внутри мозга? Временный отбор подсетей метаботропными рецепторами и ионными каналами, управляемыми G-белком. Вычислительная биология и химия, 107820.

Ссылки

Мартин Х., Хосе Антонио ; Хавьер де Лопе ; Дарио Мараваль (2009). «Адаптация, предвидение и рациональность в природных и искусственных системах: вычислительные парадигмы, имитирующие природу». Естественные вычисления . 8 (4): 757–775. дои : 10.1007/s11047-008-9096-6 . S2CID 2723451 .

Внешние ссылки

[1] Хосе Антонио Мартин Х., Хавьер де Лопе и Дарио Мараваль: «Адаптация, предвкушение и рациональность в естественных и искусственных системах: вычислительные парадигмы, имитирующие природу» Natural Computing, декабрь 2009 г. Том. 8(4), стр. 757-775. дои

[2] Хюблер А. и Уотерспун Т.: «Саморегулирующиеся системы избегают хаоса». Сложность. 14(4), 8 – 11. 2008 г.

[3] Уотерспун, Т.; Хаблер, А. (2009). «Адаптация к грани хаоса с помощью случайной вейвлетной обратной связи». J Phys Chem А. 113 (1): 19–22. Бибкод : 2009JPCA..113...19W . дои : 10.1021/jp804420g . ПМИД 19072712 .

[4] «Практикопоэз» .

[5] «Данко Николич (Институт Макса Планка по исследованию мозга, Франкфурт-на-Майне) на ResearchGate - Экспертиза: искусственный интеллект, количественная психология, когнитивная психология» . Архивировано из оригинала 23 июля 2015 г.

[Nikolic2015-6] Данко Николич (2015). «Практикопоэз: Или как жизнь воспитывает разум». Журнал теоретической биологии . 373 : 40–61. arXiv : 1402.5332 . Бибкод : 2015JThBi.373...40N . дои : 10.1016/j.jtbi.2015.03.003 . ПМИД 25791287 . S2CID 12680941 .

[7] Шаров, А.А. (2018). «Разум, активность 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. Академическая пресса.

[10] Донг, X., Ду, X. и Бао, М. (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 внутри мозга? Временный отбор подсетей метаботропными рецепторами и ионными каналами, управляемыми G-белком. Вычислительная биология и химия, 107820.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]