Последний раз редактировалось Sonic86 01.09.2013, 20:05, всего редактировалось 5 раз(а).
Кто-нибудь читал книжку A new king of science от Стивена Вольфрама?
Автор вроде как является заодно автором программы Mathematica. Кроме того, он изобрел несколько интересных клеточных автоматов (например вот http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1% . B%D0%BE_30 — правило 30 и еще есть аналогичные конструкции и на основе этого правила сделал себе ГСЧ в Mathematica) Я что-то начал читать самопальный перевод и у меня возникло стойкое ощущение, что автор — самый настоящий альт. Вот цитаты примерно из начала книги:
самопальный перевод писал(а):
Я сделал то, что с практической точки зрения кажется максимально простым компьютерным экспериментом, который только можно вообразить: я взял последовательность простейших программ и затем стал систематически запускать их, чтобы посмотреть как они будут себя вести. И я обнаружил — к моему великому удивлению — тот факт, что вопреки простоте их правил, поведение таких программ часто было далеко не простым. И в самом деле, некоторые из самых наипростейших программ, за которыми я наблюдал, вели себя так сложно, как я никогда раньше не видел.
The Wolfram Conclusion: A New Kind of Science and The Principle of Computational Equivalance
Мне потребовалось десятилетие, чтобы прийти к осознанию этого результата и понять как фундаментальны и как далеко идут его последствия. Оглядываясь в прошлое, нельзя найти причины, по которой этот результат не мог бы быть открыт столетия назад; но, повторюсь, я пришел к заключению, что он является одним из наиболее важных но простых открытий во всей истории теоретической науки. Ибо, в дополнение к огромного количеству открывающихся новых областей для исследований, этот результат неявно требует радикального переосмысления того, как процессы в природе и где-либо еще работают.
.
Кто-то может подумать, что современные науки, со всеми их успехами, достигнутыми за последние столетия, могли бы достаточно давно справиться с проблемой сложности. Однако же, они не справились. И это происходило в основном потому, что науки специально очерчивали область своего действия, чтобы избежать прямого контакта со сложностью.
Хотя их базовая идея, заключающаяся в описании поведения в терминах математических формул, работает достаточно хорошо в с случаях подобных движению планет, где поведение является достаточно простым, она практически никогда не работает, в случае, где поведение является более сложным. Примерно тоже самое верно и для описаний, основанных на идеях, подобных естественному отбору в биологии. Размышляя же в терминах программ, новый вид науки, который я разрабатываю в этой книге, первый раз в истории может дать осмысленные утверждения о поведении, даже существенно более сложном.
.
Из истории науки известно, что не редки такие факты, когда новое мышление позволяет решать проблемы, которое долго время считались неразрешимыми. Но я был поражен тем, как многие базовые проблемы в основах существующих наук я смог затронуть, думая в терминах простейших программ.
math langs, scientific programing, a new kind of science, what is random, cellular automata
Ибо, например, в течении, более чем столетия, в науке было путаница о том, как термодинамическое поведение объяснялось в физике. И все же, основываясь на своих открытиях в области простейших программ, я разработал достаточно прямолинейное объяснение. А также, в биологии, мои открытия в первый раз смогли дать прямой путь к пониманию того, как так много организмов проявляют такую большую сложность. И, в самом деле, я получал все больше подтверждений тому, размышления в терминах простых программ позволят сконструировать по настоящему фундаментальную теорию физики, из которой возникнут пространство, время, квантовые механизмы и все другие черты нашей вселенной.
.
Когда я совершил первые открытия в области клеточных автоматов в начале 1980-х, я подозревал, что я нахожусь в начале чего-то важного. Но я понятия не имел, насколько важным это окажется в конечном счете. И действительно, за последние двадцать лет я сделал больше открытий, чем, как я думал, возможно. И новый вид науки, к которому я приложил столько усилий, казался гораздо более важным и критическим для направления будущих интеллектуальных разработок.
Ну и так далее (но я только начал читать). Кроме того, автор употребляет слова «простой» и «сложный» так, как будто это какие-то простые понятные термины типа «натуральное число».
В русскоязычном интернете я обсуждений не нашел. Вот нашел вроде как обсуждение от Рэя Курцвела: http://www.kurzweilai.net/reflections-o . of-science , но априорно тоже доверия нет (Курцвел — программист). А вот на арХиве написали: http://arxiv.org/abs/quant-ph/0206089 , судя по аннотации, в физической части они с ним по тривиальной причине несогласны.
Но так же не должно быть (у меня когнитивный диссонанс). Или автор реально альт? Я просто не знаю, стоит ли тратить время на эту книгу: она выглядит интересной (хотя бы потому, что там описано правило 30 с клеточным автоматом). С другой стороны, перевод плохой, без картинок, книжка весит 83 Мб (как так вообще ), по английски я читаю медленно, и ощущение, что будет 5% чего-то осмысленного, а 95% левой болтовни. (ссылку не даю — книжка гуглится легко)
И вообще, кто что думает?
Re: Новый вид науки Вольфрама
01.09.2013, 20:15
Последний раз редактировалось AlexDem 01.09.2013, 20:17, всего редактировалось 1 раз.
Я только просматривал английский вариант, не читал. Каких-то откровений не увидел. Автор вроде бы продвигает идею о том, что физика сводится к алгоритмам, и что алгоритмическое описание физики более удобно, нежели описание на языке формул. Физики его нещадно критикуют как фантазёра, но фриком, вроде, никто не называл, хотя я не настолько подробно изучал этот вопрос.
Он не один такой, кстати. С работой Конрада Цузе связывают формирование нового мировоззрения «цифровой физики», исходящей из допущения, что весь мир, по сути, исчерпывающе описывается информацией. Среди наиболее известных сторонников этой идеи — физики Дэвид Дойч, Джон Арчибальд Уилер с его «it from bit» и другие. Дэвид Дойч в своей работе приводит собственную физическую версию принципа Чёрча-Тьюринга: «Каждая конечно реализуемая физическая система может быть полностью моделирована универсальной модельной вычислительной машиной, оперирующей конечными средствами».
Re: Новый вид науки Вольфрама
01.09.2013, 20:29
Я как-то читал очень подробную и очень отрицательную рецензию A Rare Blend of Monster Raving Egomania and Utter Batshit Insanity , с таким подведением итогов:
Цитата:
As the saying goes, there is much here that is new and true, but what is true is not new, and what is new is not true; and some of it is even old and false, or at least utterly unsupported.
Источник: dxdy.ru
Новый вид науки
Новый вид науки — книга Стивена Вольфрама [1] , опубликованная его компанией Wolfram Research под издательством Wolfram Media в 2002 году. Она содержит эмпирическое и систематическое исследование вычислительных систем, таких как клеточные автоматы . Вольфрам называет эти системы простыми программами и утверждает, что научная философия и методы, подходящие для изучения простых программ, применимы и к другим областям науки.
Тезис A New Kind of Science ( NKS ) двоякий: природа вычислений должна быть исследована экспериментально, и что результаты этих экспериментов имеют большое значение для понимания физического мира . С момента своего зарождения в 1930-х годах к вычислениям в основном подходили из двух традиций: инженерии , которая стремится создавать практические системы с использованием вычислений; и математика , которая стремится доказать теоремы о вычислениях. Однако совсем недавно, в 1970-х годах, вычислительная техника описывалась как находящаяся на перекрестке математических, инженерных и эмпирических традиций. [2] [3]
Вольфрам вводит третью традицию, которая стремится эмпирически исследовать вычисления ради самих вычислений: он утверждает, что для этого необходим совершенно новый метод, потому что традиционная математика не может осмысленно описать сложные системы и что существует верхний предел сложности во всех системах. . [4]
Основным предметом «новой науки» Вольфрама является изучение простых абстрактных правил — по сути, элементарных компьютерных программ . Почти в любом классе вычислительной системы очень быстро можно найти экземпляры большой сложности среди ее простейших случаев (после временного ряда множества итерационных циклов, применяющих к себе один и тот же простой набор правил, подобно самоусиливающемуся циклу с использованием список правил). Это кажется верным независимо от компонентов системы и деталей ее установки. Системы, рассматриваемые в книге, включают, среди прочего, клеточные автоматы в одном, двух и трех измерениях; мобильные автоматы ; машины Тьюринга в 1 и 2 измерениях; несколько разновидностей замещающих и сетевых систем; рекурсивные функции; вложенный рекурсивные функции ; комбинаторы ; системы тегов ; регистрировать машины ; обращение-сложение . Чтобы программа считалась простой, существует несколько требований:
Как правило, простые программы имеют очень простую абстрактную структуру. Простые клеточные автоматы, машины Тьюринга и комбинаторы являются примерами таких структур, в то время как более сложные клеточные автоматы не обязательно квалифицируются как простые программы. Также возможно изобретать новые структуры, в частности, для захвата работы природных систем.
Замечательная особенность простых программ состоит в том, что значительная их часть способна создавать большие сложности. Простое перечисление всех возможных вариантов почти любого класса программ быстро приводит к примерам, которые делают неожиданные и интересные вещи. Это приводит к вопросу: если программа такая простая, откуда берется сложность?
В некотором смысле в определении программы недостаточно места, чтобы напрямую закодировать все, что может сделать программа. Следовательно,простые программы можно рассматривать как минимальный пример появление . Логический вывод из этого явления заключается в том, что если детали правил программы имеют мало прямого отношения к ее поведению, то очень сложно напрямую спроектировать простую программу для выполнения определенного поведения. Альтернативный подход состоит в том, чтобы попытаться спроектировать простую общую вычислительную структуру, а затем выполнить перебор всех возможных компонентов для наилучшего соответствия.
Источник: wblog.wiki
Музыка, Mathematica и вычислительная вселенная: автоматическое создание музыки на основе клеточных автоматов
Перевод поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) «Music, Mathematica, and the Computational Universe» о замечательном ресурсе WolframTones, работа которого была недавно возобновлена на новой площадке Wolfram Cloud (сайт, созданный в 2005 г., был недоступен пару лет, так как использовал не поддерживаемые современными браузерами решения).
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко за помощь в переводе.
Насколько сложно создать человеческую музыку? Такую, чтобы пройти музыкальный аналог теста Тьюринга?
Хотя музыка обычно имеет определенную формальную структуру, что отмечали пифагорейцы ещё 2500 лет назад, по своей сути она весьма человечна: отражение чистого творчества, которое есть суть определяющая характеристика человеческих способностей.
Но что есть творчество? Это то, что было необходимо в течение всей биологической и культурной эволюции? И может ли оно также существовать в системах, которые не имеют ничего общего с людьми?
В своей работе над книгой Новый вид науки (A New Kind of Science) я исследовал вычислительную вселенную возможных программ и обнаружил, что даже очень простые программы могут показывать поразительно богатый и сложный характер, наравне, например, с тем, что можно встретить в природе. И, опираясь на разработанный принцип вычислительной эквивалентности, я пришел к убеждению, что не может быть ничего, что принципиально отличает наши человеческие способности от любых процессов, которые происходят в природе, или даже в очень простых программах.
Но что можно сказать о музыке? Некоторые люди, выступая против принципа вычислительной эквивалентности, в качестве аргумента использовали свою веру в то, что «не могут существовать простые программы, которые смогут произвести серьёзную музыку».
И мне стало любопытно: действительно ли музыка есть что-то особенное и исключительно человеческое? Или всё таки её можно прекрасно создавать автоматически, с помощью вычислений?
В 2003 году, после десятка лет моей затворнической работы над A New Kind of Science, мне постепенно переставали быть чужды мирские проблемы, и одна из них заключалась в том, что рингтон на моём сотовом был как у всех. Так что я подумал: если какая-то оригинальная индивидуализированная музыка на самом деле может создаваться автоматически, то можно было бы просто поменять всем мелодии на мобильном, и каждый бы имел свою собственную.
Спустя некоторое время мы решили поэкспериментировать с возможностями создания музыки с помощью программ.
Получилась долгая история попыток создания музыки по правилам. Большинство полученного производило впечатление слишком «роботского» или случайного. Но то, к чему я пришёл в A New Kind of Science, казалось, давало нам новые возможности, ведь там было убедительно показано, что даже с правилами простых программ можно создавать такие сложные и живые вещи, которые мы наблюдаем в природе и которыми мы восхищаемся.