Эссе о разработке игр, мышлении и книгах

О книге «Piranesi»

Обложка книги «Piranesi»

Обложка книги «Piranesi»

«Piranesi» одновременно продолжение магических историй Сюзанны Кларк и независимая книга.

Прямой связи с миром английской магии из «Джонатан Стрендж и мистер Норрелл» нет. При большом желании связь можно найти и даже сказать, что мир один и тот же, только в разные времена: события «Piranesi» происходят в начале 2000-ых. Но автор не дала никаких намёков на это. Поэтому я пока считаю, что миры разные.

При этом Сюзанна продолжает очень упорно и результативно копать даже не в сторону анимизма, как основы мировосприятия, а в сторону крайне холистического взгляда на мир, в противовес доминирующему нынче редукционизму.

И от последнего, меня как технаря (а значит интуитивного редукциониста в виду профессиональной деформации), жуть как штырит. Читая «Джонатана Стренджа» и «Piranesi» я ощущал как Кларк, аки Пётр Первый, рубит мне в мозгу окно в другую картину мира, иное мировосприятие. И это прекрасно.

Кстати, не путайте холистику со, скажем, инженерным взглядом на мир, а-ля системной инженерией или даже наукой. Последние про декомпозицию реальности на составные части с чёткими границами и синтез из них «чистых» моделей мира, в то время как холистика про то, что у частей нет чётких границ и они проникают друг в друга.

Но это моя интерпретация, есть интерапретации когда холистика — просто альтернативное название системного мышления/взгляда — сейчас туго с литературой на эту тему, поэтому мне сложно сказать где правда.

Итак, «Piranesi».

Далее

Computational mechanics & ε- (epsilon) machines

Открыл для себя новые направления для мониторинга.

Computational mechanics

Авторам минус за тавтологию. Есть вычислительная механика, которая занимается численным моделированием механических процессов и про неё есть статься на вики. Этот пост не про неё.

Этот пост про computational mechanics, которая изучает абстракции сложных процессов: как эмерджентное поведения возникает из суммарного поведения / статистики низкоуровневых процессов. Например, почему стабильно Большое Красное Пятно на Юпитере, или, почему результат вычислений процессора не зависит от свойств каждого электрона в нём.

ε- (epsilon) machine

Концепт устройства, которое может существовать в конечном множестве состояний и может предсказывать своё будущее состояние (или распределения состояний?) на основе текущего.

Computational mechanics позволяет (или должно позволять) представить сложные системы как иерархию ε-machine. Тем самым появляется формальный язык для описания сложных систем и эмерджентного поведения.

Для примера, наш мозг можно представить как ε-machine. Формально, состояние мозга никогда не повторяется (напряжения на нейронах, позиции молекул нейромедиаторов, etc), но существует огромное количество ситуаций, когда мы делаем одно и то же в одних и тех же условиях.

Научно-популярное изложение: https://www.quantamagazine.org/the-new-math-of-how-large-scale-order-emerges-20240610/

P.S. Попробую копнуть в научные статьи. Расскажу, если найду что-нибудь интересное и прикладное. P.P.S. Давно думаю в сторону похожей штуки. К сожалению, повороты жизненного пути не позволяет серьёзно копать в науку и математику. Всегда радуюсь, когда сталкиваюсь с результатами копания других людей.

О книге «Как устроена экономика»

Обложка книги «Как устроена экономика»

Обложка книги «Как устроена экономика»

Это вторая книга Ха-Джун Чан, которую я прочитал. Первая — Злые самаритяне — оставила хорошие впечатление, плюс о ней позитивно отозвался Тим О’Рейли в книге WTF?. Поэтому «Как устроена экономика» прописалась в моей очереди на прочтение и вот я наконец до неё добрался.

По словам Чан, книга задумывалась как «введение в экономическую теорию, понятное самой широкой аудитории» (страница 299) и это хорошо отражает её суть. Я бы только добавил, с позиции моего пост-советсткого образования, что это скорее не «введение в теорию», а ммм… обзор многообразия и сложности экономики, разбавленный введением в теорию.

В книге нет математических формул и зубодробительной статистики, только конкретные факты. Зато есть набор призм, через которые можно и нужно смотреть на экономику, чтобы примерно понимать, что происходит.

По сути, Чан даёт набор точек зрения, через которые можно смотреть на экономические процессы, описывает их преимущества и недостатки, сопровождает всё это примерами, историческми справками и фактами.

Поскольку книга — своего рода учебник, я не буду пытаться её пересказывать — это привело бы к попытке повторить книгу в паре страниц, а я определённо не в состоянии это сделать. Ограничусь описанием взгляда автора на экономику в целом, как я его понял.

Далее

Конспект по статистике

Юля — моя половинка, сейчас учится на курсах переподготовки Института Биоинформатики.

За прошлый семестр у неё получился хороший конспект по статистике, которым и делимся.

Осторожно, долго грузится.

(Анти?)утопия науки

Я нахожусь далеко от науки, особенно от хардкорной. Да и сроки прогноза неопределённо долгие. Поэтому предлагаю смотреть на эссе, как на описания одного из множества вариантов отдалённого будущего.

Если копнуть в историю науки, можно заметить, что не существует чёткого момента её возникновения. Такого, чтобы: «вот досюда не было науки, а после она уже есть».

Тем более, если смотреть на науку как на движитель прогресса. Если прогресс обеспечивается только наукой, то как он происходил до неё, как она могла возникнуть без прогрессивных изменений?

Очевидно, и до появления концепции научной деятельности, люди познавали мир, улучшали его. Более того, совершенствовали инструменты познания, пока те не оформились в то, что мы зовём наукой.

Фактически, наука — абстракция — мемплекс, который собрал под общим названием набор инструментов для манипуляций реальностью. Набор оказался удачным: результаты его применения усиливают эффективность будущих применений и приносят побочную пользу. Возникшая обратная связь и привела, вкупе с некоторыми другими штуками, к взрывному росту технологий.

Как любой мемплекс, набор концепций науки не фиксирован навечно, он меняется, иногда существенно. Например, критерий фальсифицируемости бы сформулирован относительно недавно — в 1935 году, и привёл к большим сдвигам в научной деятельности. А до этого как-то без него обходились.

То есть изменение даже базовых принципов науки нормально, фатальной катастрофой не грозит, происходило и будет происходить в будущем.

Возможности одного такого изменения и посвящено эссе.

Далее