Биология поведения человека: Лекция #22. Эмерджентность и сложность [Роберт Сапольски. Стэнфорд]

Вот сайт с шаурмой.

[Музыка]. Добро пожаловать в Стэнфорд на курс "Биология поведения человека".

Хорошо, начнем с темы, которую мы не успели разобрать два дня назад, ведь вам нужно было сначала пойти поиграться с клеточными автоматами. Поэтому предположу, что каждый из вас провел последние 48 часов с ними. Также предположу, что из-за недосыпа вы все благополучно забыли имя. Займемся позднее, а пока к теме фракталов и эффекта бабочки.

Как вы помните, если взглянуть на а периодически, где терминованы хаотические системы, бывают моменты, что линии пересекаются вроде бы, но если присмотреться, окажется, что значения не повторяются. Почему это важно? Например, есть два одинаковых значениях, добавляем 1 разряд, и различия очевидны. И так далее. Если идти дальше, тут важно усвоить, что даже незначительная разница вот тут может повлиять на все, что слева.

Миллионный знак после запятой, небольшая разница, повлияет на разряд выше. И тут не важен масштаб, как у фракталов: миллион первый знак после запятой повлияет на миллионный. Тут также, как 101 на 100. Фракталы, масштаб неважен.

Но главная мысль здесь в том, что крошечные различия могут повлечь последствия, которые будут все сильнее и сильнее разрастаться из-за эффекта бабочки. Так что клеточные автоматы предоставляют отличную возможность наблюдать этот принцип вместе с другими интересными процессами.

Итак, приступим. Первая диаграмма, конечно же, это первый паттерн, который вы получили, и очень обрадовались. Если следовать правилам, то начиная снизу, а где верх и низ?

Хорошо, начиная снизу, прослеживаются элементарные закономерности, из которых возникает сложный паттерн. Как вы вскоре убедитесь, некоторые свойства этого паттерна идеально соответствуют критериям эмерджентности.

Сложность паттерны состоят из множества мелких компонентов. Множество ячеек, эти ячейки очень просто устроены: они бинарные, либо черные, либо белые. У нас простые правила, по которым появляются новое поколение, и что еще важно, каждое правило работает только для одного следующего поколения.

Локальные правила распространяются только на ближайшие окрестности, и так, если их соединить, выходят структурированные паттерны. И вроде этого чудесно. Очень любопытно, разве что обычно получается иначе в большинстве систем клеточных автоматов.