Adaptivt system - Adaptive system

Et adaptivt system er et sett av interagerende eller gjensidige avhengige enheter, virkelige eller abstrakte, som danner en integrert helhet som sammen er i stand til å reagere på miljøendringer eller endringer i de interagerende delene, på en måte analog med enten kontinuerlig fysiologisk homeostase eller evolusjonær tilpasning i biologi . Tilbakemeldingsløkker representerer et sentralt trekk ved adaptive systemer, for eksempel økosystemer og individuelle organismer ; eller i den menneskelige verden, lokalsamfunn , organisasjoner og familier . Adaptive systemer kan organiseres i et hierarki.

Kunstige adaptive systemer inkluderer roboter med kontrollsystemer som bruker negativ tilbakemelding for å opprettholde ønskede tilstander.

Loven om tilpasning

Tilpassingsloven kan angis uformelt som:

Hvert adaptivt system konvergerer til en tilstand der all slags stimulering opphører.

Formelt kan loven defineres som følger:

Gitt et system , sier vi at en fysisk hendelse er en stimulans for systemet hvis og bare hvis sannsynligheten for at systemet gjennomgår en endring eller blir forstyrret (i dets elementer eller i dets prosesser) når hendelsen skjer er strengt større enn tidligere sannsynlighet som endres uavhengig av :

La oss være et vilkårlig system som kan bli endret i tid, og la det være en vilkårlig hendelse som er en stimulans for systemet : vi sier at det er et adaptivt system hvis og bare hvis det har en tendens til uendelig sannsynligheten for at systemet endrer oppførsel i en tidstrinn gitt hendelsen er lik sannsynligheten for at systemet endrer adferd uavhengig av hendelsen . I matematiske termer:

  1. -
  2. -

Dermed vil det for hvert øyeblikk eksistere et tidsintervall slik at:

Tilpasningens hierarki: Practopoiesis

Tilbakemeldingssløyfene og poetisk interaksjon i hierarkiske tilpasninger.

Hvordan samhandler ulike typer tilpasninger i et levende system? Practopoiesis, et begrep som skyldes opphavsmannen Danko Nikolić, er en referanse til et hierarki av tilpasningsmekanismer som besvarer dette spørsmålet. Det adaptive hierarkiet danner et slags selvjusterende system der autopoese av hele organismen eller en celle skjer gjennom et hierarki av allopoietiske interaksjoner mellom komponenter . Dette er mulig fordi komponentene er organisert i et poietisk hierarki: adaptive handlinger av en komponent resulterer i opprettelsen av en annen komponent. Teorien foreslår at levende systemer viser et hierarki av totalt fire slike adaptive poietiske operasjoner:

   evolution (i) → gene expression (ii) → non gene-involving homeostatic mechanisms (anapoiesis) (iii) → final cell function (iv)

Etter hvert som hierarkiet utvikler seg mot høyere organisasjonsnivåer, øker tilpasningshastigheten. Evolusjonen er den tregeste; genuttrykk er raskere; og så videre. Den siste cellefunksjonen er den raskeste. Til syvende og sist utfordrer practopoiesis den nåværende nevrovitenskapslæren ved å påstå at mentale operasjoner først og fremst forekommer på det homeostatiske, anapoietiske nivået (iii) - det vil si at sinn og tanke stammer fra raske homeostatiske mekanismer som på en poetisk måte kontrollerer cellefunksjonen. Dette står i kontrast til den utbredte antagelsen om at tenkning er synonymt med beregninger utført på nivå av nevral aktivitet (dvs. med 'siste cellefunksjon' på nivå iv).

Sharov foreslo at bare Eukaryote -celler kan oppnå alle fire organisasjonsnivåer.

Hvert tregere nivå inneholder kunnskap som er mer generell enn det raskere nivået; for eksempel inneholder gener mer generell kunnskap enn anapoietiske mekanismer, som igjen inneholder mer generell kunnskap enn cellefunksjoner. Dette kunnskapshierarkiet gjør det på det anapoietiske nivået mulig å implementere konsepter , som er de mest grunnleggende ingrediensene i et sinn. Aktivering av konsepter gjennom anapoiesis foreslås å ligge til grunn for ideasthesia . Practopoiesis har også implikasjoner for å forstå begrensningene ved dyp læring .

Empiriske tester av practopoiesis krever læring på doble loop-oppgaver: Man må vurdere hvordan læringsevnen tilpasser seg over tid, dvs. hvordan systemet lærer å lære (tilpasser sine tilpasningsevner).

Fordel med selvjusterende systemer

I et adaptivt system endres en parameter sakte og har ingen foretrukket verdi. I et selvjusterende system er parameterverdien "avhengig av historikken til systemdynamikken". En av de viktigste egenskapene til selvjusterende systemer er dens " tilpasning til kaoset " eller evnen til å unngå kaos . Praktisk sett kan en leder ved å gå til kaoset uten å gå videre, opptre spontant, men uten katastrofe. En artikkel om kompleksitet fra mars/april 2009 forklarer ytterligere de selvjusterende systemene som brukes og de realistiske implikasjonene. Fysikere har vist at tilpasning til kaoset skjer i nesten alle systemer med tilbakemelding .


Se også

Merknader

Referanser

Eksterne linker