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.
Два года пишем RFC — статистика
Два года как я Lead/Engineering Manager в платёжке Palta. А на следующей неделе я ухожу из компании в очередной творческий отпуск.
Время подводить итоги. Начну с моей самой любимой инициативы.
С первого месяца я начал продвигать идею предварения крупных изменений текстовыми документами — RFC — Request for Comments.
В этом посте будет анализ двух лет применения этой практики. Чтобы пошарить опыт, подвести итоги и иметь под рукой агитку для моего следующего места работы.
Системное мышление на практике
Спросили, использовал ли я системное мышление в реальной жизни и как оно мне помогло. А вот и не знаю, использовал ли :-)
Конечно знаю: использовал, помогло. Но чтобы ответить подробнее надо больше строк.
Есть несколько нюансов, которые усложняют ответ.
Во-первых, термины «система», «системное» перегружены значениями. Особенно в русском языке. В непрофессиональном контексте они имеют очень широкую трактовку, а профессионалы не горят желанием формализировать понятия. Особенно в рунете. В англоязычной среде дела идут лучше, но я бы не сказал, что на много.
Во-вторых, «системное мышление», «системная инженерия» — это мемплексы — наборы мемов-практик. Если я использую 2 практики из 10 — я использую мемплекс? А если 51 из 100? Кто вообще определяет входит практика в мемплекс или нет?
Использовать системную инженерию то же самое, как использовать гибкие методологии разработки. В том или ином виде их все используют, но в разных вариантах и с разным успехом. Эталонный agile вы вряд ли встретите, как и эталонную системную инженерию.
Поэтому отвечу сразу для нескольких контекстов.
Ремонт сложных систем
Пример сложной системы, вид из космоса.
Когда системе для существования требуется осуществлять сложное поведение, в ней неизбежно кроме вертикальной структуры (подсистемы, система, надсистема) возникает горизонтальная структура, элементы которой можно условно разделить на управляющие сети и периферию. Фактически, это разные классы подсистем системы.
Деление на сети и периферию свойственно всем действительно сложным системам: живым организмам, городам, организациям, государствам, автомобилям, компьютерам, etc.
Дуализм сетей и периферии важно учитывать при возникновении проблем в системе.
О книге «Я, мозг и возникновение сознания»
Если вы, как и я, слабо представляете физическое устройство мозга, не можете сходу сказать какие отделы с какими связываются и за что отвечают, то книга будет вам малополезна. Вы просто будете вне контекста. Это не значит, что вы не поймёте мысли Антонио Дамасио, скорее не сможете в них погрузиться достаточно глубоко, чтоб почерпнуть что-нибудь действительно новое и интересное.
Если же вы знакомы с устройством мозга, то может быть эта книга откроет для вас свои секреты. Если они в ней есть :-)
Для меня это тот случай, когда получаешь совсем не то, что ожидаешь.