Открыл для себя новые направления для мониторинга.
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.
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.
Монография С.А. Лебедева оставила двоякие впечатления.
С одной стороны, это хороший онтологический справочник по теме, по крайней мере для такого профана как я. Отлично подходит для наведения порядка в голове и как справочник, конечно.
С другой стороны, к произведению возникло много больших и малых вопросов — читать его надо аккуратно и именно как справочник, а не как источник истинного знания.
Если вы совершенствуете свои мысленные инструменты, работаете с информацией или просто любите всё раскладывать по полочкам — эта книга для вас. Автор проделал хорошую работу по выделению и формализации приёмов мышления и особенностей научного взгляда на мир.
Какое пафосное название я придумал, можно даже пост не писать :-D
Пока читал Я, мозг и возникновение сознания появилась следующая гипотеза:
Тогда что первично: информация о нас в модели реальности или информация о нас в мозге вне модели?
И следующий вопрос: а есть ли информация о нас вне этой модели?
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.
Как известно многие знания в голове человека избыточны — если удалить кусок информации, его с большой вероятностью можно восстановить. Лучше всего это знают технари с их идиомой «что забыл, то выведешь».
Также скорее всего не секрет, что знания бывают явные и неявные. Явные, это когда один человек другому может сказать «чтобы А делай Б» или «А происходит потому что Б». С неявными знаниями такой финт провести не получится: это знания неформализованные, неосознанные, живущие в привычках человека или даже скрытые в культуре какой-либо группы людей.
Для примера вспомним легенду о том, что университет учит нас учиться. Может и учит, только вот не учебниками, а в лучшем случае примером окружающих людей.
В целом, с передачей неявных знаний сталкивается каждый новичок в коллективе. И в связи с этим явлением у меня появилась интересная концепция эволюции знаний в обществе:
Получается спиральная динамика циклический процесс улучшения явных и неявных знаний.