|
|
От
|
Alex~1
|
|
|
К
|
ИгорьИ
|
|
|
Дата
|
19.10.2007 12:47:26
|
|
|
Рубрики
|
Прочее; Наука & природа;
|
|
Re: Похоже, Алекс,...
>и уже не ощущаете границы между своими мыслями/высказываниями и - оппонента.
>. . . Будте так любезны, укажите где в тексте СЛМ или в моих ответах вы прочитали про столь заинтересовавшее вас "алгоритмическое разрешение неопределенности".
Пожалуйста.
3. ОРГАНИЗМ-АВТОМАТ.
Отправной точкой эволюции поведенческого механизма служит примитивный «биоавтомат», действия которого управляются самыми короткими и жёсткими автоматическими связями между сигналами и соответствующими им биофизическими реакциями (выработкой гормонов, активацией групп мышц и пр.). Эти связи (безусловные рефлексы) жёстко «зашиты» в саму конструкцию организма и остаются неизменными в течение всей его жизни, передаваясь по наследству и случайно изменясь лишь в ходе мутаций.
Разумеется, чистый биоавтомат - несколько утрированное представление, справедливое только для простейших, уровня вирусов и одноклеточных. Уже начиная с первых многоклеточных организмов, развивших специальные органы для передачи и обработки сигналов, сразу появляется и функция изменения коэффициента (порога) передачи возбуждения, и направления передачи - в зависимости от результатов обработки других сигналов/реакций. Эта способность изначально заложена в клеточном механизме передачи/обработки нервных импульсов - в системе нейронной сети, что создаёт возможность создания на постоянной «элементной базе» (нейроны всех животных примерно одинаковы) широкого спектра нервных систем самой различной степени сложности - через наращивание клеточной массы мозга.
(Кстати, логика образования сложно взаимодействующих нервных структур близка к вышеописанному феномену естественного «неэнергетического» поведения сложных неорганических систем, когда в энергонасыщенной, связанной и неоднородной среде случайно возникают сложные схемы системного взаимодействия элементов.
...
4. СПОСОБНОСТЬ К ОБУЧЕНИЮ.
Быстрые и глубокие изменения окружающей среды (например, колебания плотности других организмов - хищников или корма, существенное изменение их поведения) могут резко ухудшать биоэнергетику контактирующего с ней организма, девальвируя ценность его информационного ресурса и тем самым нанося существенный ущерб его жизнедеятельности, вплоть до вымирания. Восстановление биоэнергетики через коррекцию информресурса, в варианте «автоматической психики», происходит только в процессе эволюционного отбора наиболее удачных мутаций биоструктур, по критерию качества выполняемых ими поведенческих программ (обеспечивающих лучший биоэнергетический баланс и наиболее эффективное воспроизводство).
От чего скорость, с которой биологический вид, управляемый генетически заданными, «автоматическими» алгоритмами поведения, способен реагировать на изменения окружающей среды, однозначно определяется скоростью его размножения. Но с ростом массы организма скорость размножения падает, создавая закономерную коллизию между растущими энергетическими потерями «тяжеловесов» от замедляющейся приспособляемости и стремлением к большей биоэнергии, реализуемым самым очевидным способом - через рост массы организма.
Таким образом, в достаточно изменчивой природной среде (вроде биосферы Земли, куда регулярно падают астероиды, где чередуются оледенения, наводнения и засухи, а безудержно доминирующие виды вызывают кризисы экосистем) либо должны выживать только самые «лёгкие», быстро воспроизводящиеся биоавтоматы, либо у организмов-тяжеловесов должен возникнуть механизм прижизненной поведенческой коррекции информресурса (единственное существенное биоэнергетическое, что можно изменить в уже родившемся животном).
Естественно, эволюция нащупала этот очевидный ход, развивая способности к перенастройке поведенческого механизма. В информационном ресурсе прогрессирующих видов начала расти доля изменяемых алгоритмов преобразования сигнал-действие (условных рефлексов), а в их жизнь вошёл процесс обучения, эмпирически заполняющий и постоянно корректирующий таблицы соответствия сигналов и реакций. Благодаря чему, стало возможным в нестабильной, сложной природной среде оперативно поддерживать высокий уровень истинности данных информресурса, сохраняя биоэнергетику «тяжёлых», медленно размножающихся организмов.
...
Пожалуйста, вот пример. Мотылёк контактирует с молекулами миллионов запахов – на какой ему надо лететь, что бы встретить самку? Неопределённость на лицо. Разрешается она информацией в рецепторе, который реагирует только на нужный феромон.
------------------------------------
Справка.
Теория автоматов
[править]
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
В дискретной математике, разделе информатики, теория автоматов изучает абстрактные машины в виде математических моделей, и проблемы, которые они могут решать. Теория автоматов наиболее тесно связана с теорией алгоритмов. Это объясняется тем, что автомат преобразует дискретную информацию по шагам в дискретные моменты времени и формирует результирующую информацию по шагам заданного алгоритма. Эти преобразования возможны с помощью технических и/или программных средств. Автомат можно представить как некоторое устройство (чёрный ящик), на которое подаются входные сигналы и снимаются выходные и которое может иметь некоторые внутренние состояния. При анализе автоматов изучают их поведение при различных возмущающих воздействиях и минимизируют число состояний автомата для работы по заданному алгоритму.
----------------------------
Я ответил на Ваш вопрос?
Кстати, мотылек способен обучаться? :)