Adaptivní systém - Adaptive system - Wikipedia

An adaptivní systém je soubor vzájemně se ovlivňujících nebo vzájemně závislých entit, skutečných nebo abstraktních, tvořících integrovaný celek, který je společně schopen reagovat na změny prostředí nebo změny v interagujících částech způsobem analogickým buď kontinuálním fyziologickým homeostáza nebo evoluční přizpůsobování v biologie. Zpětnovazební smyčky představují klíčovou vlastnost adaptivních systémů, jako jsou ekosystémy a individuální organismy; nebo v lidském světě, komunity, organizace, a rodiny.

Mezi umělé adaptivní systémy patří roboti s řídicí systémy které využívají negativní zpětná vazba k udržení požadovaných stavů.

Zákon adaptace

Zákon adaptace lze neformálně konstatovat jako:

Každý adaptivní systém konverguje do stavu, ve kterém přestane veškerá stimulace.^[1]

Formálně lze zákon definovat takto:

Vzhledem k systému ${ displaystyle S}$ , říkáme, že fyzická událost ${ displaystyle E}$ je podnětem pro systém ${ displaystyle S}$ právě tehdy, pokud je pravděpodobnost ${ displaystyle P (S rightarrow S '| E)}$ že systém utrpí změnu nebo bude narušen (v jeho prvcích nebo v jeho procesech), když dojde k události ${ displaystyle E}$ nastane, je přísně větší než předchozí pravděpodobnost, že ${ displaystyle S}$ trpí změnou nezávisle na ${ displaystyle E}$ :

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

Nechat ${ displaystyle S}$ být libovolný systém podléhající časovým změnám ${ displaystyle t}$ a nechte ${ displaystyle E}$ být libovolnou událostí, která je podnětem pro systém ${ displaystyle S}$ : říkáme to ${ displaystyle S}$ je adaptivní systém právě tehdy, když má tendenci k nekonečnu ${ displaystyle (t rightarrow infty)}$ pravděpodobnost, že systém ${ displaystyle S}$ změnit jeho chování ${ displaystyle (S rightarrow S ')}$ v časovém kroku ${ displaystyle t_ {0}}$ vzhledem k události ${ displaystyle E}$ se rovná pravděpodobnosti, že systém změní své chování nezávisle na výskytu události ${ displaystyle E}$ . Matematicky:

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

Tedy pro každý okamžik ${ displaystyle t}$ bude existovat časový interval ${ displaystyle h}$ takové, že:

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

Výhoda samonastavovacích systémů

V adaptivním systému se parametr mění pomalu a nemá žádnou preferovanou hodnotu. V samonastavovacím systému však hodnota parametru „závisí na historii dynamiky systému“. Jedna z nejdůležitějších vlastností samonastavovací systémy je jeho „přizpůsobení se okraji chaosu “Nebo schopnost vyhnout se chaos. Prakticky vzato, mířením na okraj chaosu aniž by šel dál, vůdce může jednat spontánně, ale bez katastrofy. Článek o složitosti z března / dubna 2009 dále vysvětluje použité samonastavovací systémy a realistické důsledky.^[2] Fyzici to prokázali přizpůsobování do okraj chaosu se vyskytuje téměř ve všech systémech s zpětná vazba.^[3]

Practopoiesis

Jak různé typy adaptací interagují v živém systému? Practopoiesis,^[4] termín díky jeho původci Dankovi Nikolićovi,^[5] je odkaz na hierarchii adaptačních mechanismů, které odpovídají na tuto otázku. Adaptivní hierarchie tvoří jakýsi samonastavovací systém, ve kterém autopoéza celého organismus nebo a buňka dochází prostřednictvím hierarchie alopoetické interakce mezi komponenty.^[6] To je možné, protože komponenty jsou uspořádány do a poetický hierarchie: adaptivní akce jedné komponenty vedou k vytvoření další komponenty. Teorie navrhuje, aby živé systémy vykazovaly hierarchii celkem čtyř takových adaptivních poietických operací:

   vývoj (i) → genová exprese (ii) → bez genové účasti homeostatický mechanismy (anapoéza) (iii) → funkce konečné buňky (iv)

Jak se hierarchie vyvíjí směrem k vyšším úrovním organizace, zvyšuje se rychlost adaptace. Evoluce je nejpomalejší; konečná funkce buňky je nejrychlejší. Cvičení nakonec napadá současnou neurovědeckou doktrínu tvrzením, že duševní operace se primárně vyskytují na homeostatické, anapoietické úrovni (iii) - tj. Že mysli a myšlenky vycházejí z rychlých homeostatických mechanismů, které poeticky řídí buněčnou funkci. To kontrastuje s rozšířenou vírou myslící je synonymem pro nervová aktivita (tj. s „funkcí konečné buňky“ na úrovni iv).

Každá pomalejší úroveň obsahuje znalosti, které jsou obecnější než rychlejší úroveň; například geny obsahují obecnější znalosti než anapoietické mechanismy, které zase obsahují obecnější znalosti než funkce buněk. Tato hierarchie znalostí umožňuje anapoietické úrovni přímo aktivovat koncepty, které jsou nejzákladnější ingrediencí pro vznik mysli.

Viz také

Poznámky

^ José Antonio Martín H., Javier de Lope a Darío Maravall: „Adaptace, očekávání a racionalita v přírodních a umělých systémech: výpočetní paradigmata napodobující přírodu“ Natural Computing, prosinec 2009. Sv. 8 (4), s. 757-775. doi
^ Hübler, A. & Wotherspoon, T .: „Samonastavující se systémy zabraňují chaosu“. Složitost. 14 (4), 8. - 11. 2008
^ Wotherspoon, T .; Hubler, A. (2009). "Přizpůsobení se okraji chaosu pomocí zpětné vazby s náhodnými vlnami". J Phys Chem A. 113 (1): 19–22. Bibcode:2009JPCA..113 ... 19W. doi:10.1021 / jp804420g. PMID 19072712.
^ http://www.danko-nikolic.com/practopoiesis/
^ https://www.researchgate.net/profile/Danko_Nikolic
^ Danko Nikolić (2015). „Practopoiesis: Nebo jak život podporuje mysl“. Journal of Theoretical Biology. 373: 40–61. arXiv:1402.5332. doi:10.1016 / j.jtbi.2015.03.003. PMID 25791287. S2CID 12680941.

Reference

Martin H., Jose Antonio; Javier de Lope; Darío Maravall (2009). „Adaptace, předvídání a racionalita v přírodních a umělých systémech: výpočetní paradigmata napodobující přírodu“. Přirozené výpočty. 8 (4): 757–775. doi:10.1007 / s11047-008-9096-6. S2CID 2723451.

externí odkazy

Legrační animované video vysvětlující teorii praktiky, vytvořenou Mind & Brain.
Practopoiesis nabízí řešení pro devět dlouhodobých problémů v neurovědě a filozofii mysli
Série blogů o Practopoiesis

[1] José Antonio Martín H., Javier de Lope a Darío Maravall: „Adaptace, očekávání a racionalita v přírodních a umělých systémech: výpočetní paradigmata napodobující přírodu“ Natural Computing, prosinec 2009. Sv. 8 (4), s. 757-775. doi

[2] Hübler, A. & Wotherspoon, T .: „Samonastavující se systémy zabraňují chaosu“. Složitost. 14 (4), 8. - 11. 2008

[3] Wotherspoon, T .; Hubler, A. (2009). "Přizpůsobení se okraji chaosu pomocí zpětné vazby s náhodnými vlnami". J Phys Chem A. 113 (1): 19–22. Bibcode:2009JPCA..113 ... 19W. doi:10.1021 / jp804420g. PMID 19072712.

[4] ttp://www.danko-nikolic.com/practopoiesis/

[5] ttps://www.researchgate.net/profile/Danko_Nikolic

[Nikolic2015-6] Danko Nikolić (2015). „Practopoiesis: Nebo jak život podporuje mysl“. Journal of Theoretical Biology. 373: 40–61. arXiv:1402.5332. doi:10.1016 / j.jtbi.2015.03.003. PMID 25791287. S2CID 12680941.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]