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 «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.
О книге «Системное мышление 2019»
Автор книги — Анатолий Левенчук — широко известный в узких кругах евангелист системной инженерии. Блогер, научный руководитель Школы системного менеджмента, пишет учебники, до одного из которых у меня наконец дошли руки.
Книга оставила о себе двоякое впечатление.
С одной стороны, по содержанию она вполне похожа на учебник системной инженерии. Информация в «системном мышлении» подана хоть и не лучшим образом, но вполне понятно. Желающий разобраться — разберётся. Тем более, автор сам предупреждает в начале учебника, что тот плохо подходит для самообразования — писался под школу.
С другой стороны, у меня набралось заметное количество претензий. Как по подаче, так и по некоторым аспектам содержания. Начиная с того, что в названии явно указано на системное мышление, а содержание практически полностью посвящено инженерии. В моей вселенной это разные вещи и я рассчитывал как раз на текст о мышлении, поскольку по инженерии информацию найти можно, а вот по мышлению её почти нет. Правда есть вероятность, что моё представление о системном мышлении фрически уникально, а вся планета не выделяет его явно. Об этом позже скажу пару слов.
Выбирать «Системное мышление 2019 » первой книгой по системной инженерии не стоит. Если вы хотите познакомиться с предметом, лучше возьмите Путешествие по системному ландшафту Гарольда Лоусона. В ней представлена хорошая ретроспектива системной инженерии, равно как и описание основных практик. Потом уже, по желанию, можно читать «Системное мышление» или ещё что-нибудь.
Далее расскажу как в книге подаётся материал, чем она хороша и какие у меня к ней претензии.