На пороге открытия нового класса законов природы.
https://c4.santafe.edu/resources/DarwinCircuit2.jpg
Почему в обществе возникают вышестоящие социальные уровни - правительства, порождающие законы, обязательные для исполнения нижестоящими уровнями - гражданами?
Может ли подобный способ усложнения социальной организации быть следствием каких-то законов природы?
До последнего времени такие законы были не известны.
Однако, новая работа исследовательского центра С4 (Center for Complexity and Collective Computation) https://c4.santafe.edu/ вплотную подошла к открытию нового класса законов природы, по которым эволюционируют живые системы, состоящие из множества независимых элементов.
Эта революционная работа https://goo.gl/va2Z33 – попытка ответить на весьма значимый и наиболее запутанный вопрос эволюционной биологии –
✔️ зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры?
Эта фундаментальная проблема эволюционной теории требует объяснения физических основ т.н. нисходящих причинно-следственных связей, проявляющихся, например, когда граждане вынуждены выполнять законы, спущенные им с уровня правительства.
В новой статье руководителя С4 проф. Джессики Флэк не только предложено объяснение механизма нисходящих причинно-следственных связей, но и найден ответ на важнейший вопрос -
✔️ что отличает адаптивные системы от физических.
Биология и социальные науки имеют дело с адаптивными системами, состоящими из множества элементов (клеток, людей ...), в ходе коллективного взаимодействия которых у систем появляются новые функциональные свойства.
Однако, процесс коллективного взаимодействия элементов у био-социальных (живых) систем принципиально отличается от подобного процесса в физических (неживых) системах.
Физика создает порядок среди неживых систем за счет минимизации энергии. Тогда как адаптивные живые системы производят порядок и новые функциональные свойства посредством специального класса процессов - обработка информации.
Для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы, создается иерархическая многоуровневая структура, цель которой – в ходе взаимодействия уровней отсеивать несущественную информацию и уменьшать дисперсию мнений.
В итоге, для низших уровней системы вырабатываются оптимальные паттерны поведения, локально уменьшающие энтропию и создающие локальный порядок, облегчающий извлечение энергии для выполнения работы и тем самым способствующий повышению производительности системы.
Этот вывод, будучи проверенным и подтвержденным исследованиями других ученых, может стать чем-то типа 2го закона термодинамики для живых систем.
Энтропия, возрастающая согласно 2му закону термодинамики, затрудняет прогнозирование поведения системы. Однако живые системы прибегают к иерархическому укрупнению своей структуры, что позволяет им моделировать будущее без знания всех причин, приводящих к изменениям состояний их элементов.
В результате интегрирования многочисленных микроскопических процессов укрупненные структуры обеспечивают лучшие предикторы локальных конфигураций будущего системы, чем состояния флуктуирующих микроскопических компонентов.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
- - - - -
Подобная идея была сформулирована Л.Н.Толстым более 100 лет назад:
✔️ Историческое событие "есть равнодействующая разнонаправленных воль, образующая историческую необходимость, слагающуюся из бесконечно малых элементов свободы, отпущенных каждому из участников описанных исторических событий".
Но теперь речь идет об открытии нового закона природы, сопоставимого с теорией Дарвина.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления
https://c4.santafe.edu/resources/DarwinCircuit2.jpg
Почему в обществе возникают вышестоящие социальные уровни - правительства, порождающие законы, обязательные для исполнения нижестоящими уровнями - гражданами?
Может ли подобный способ усложнения социальной организации быть следствием каких-то законов природы?
До последнего времени такие законы были не известны.
Однако, новая работа исследовательского центра С4 (Center for Complexity and Collective Computation) https://c4.santafe.edu/ вплотную подошла к открытию нового класса законов природы, по которым эволюционируют живые системы, состоящие из множества независимых элементов.
Эта революционная работа https://goo.gl/va2Z33 – попытка ответить на весьма значимый и наиболее запутанный вопрос эволюционной биологии –
✔️ зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры?
Эта фундаментальная проблема эволюционной теории требует объяснения физических основ т.н. нисходящих причинно-следственных связей, проявляющихся, например, когда граждане вынуждены выполнять законы, спущенные им с уровня правительства.
В новой статье руководителя С4 проф. Джессики Флэк не только предложено объяснение механизма нисходящих причинно-следственных связей, но и найден ответ на важнейший вопрос -
✔️ что отличает адаптивные системы от физических.
Биология и социальные науки имеют дело с адаптивными системами, состоящими из множества элементов (клеток, людей ...), в ходе коллективного взаимодействия которых у систем появляются новые функциональные свойства.
Однако, процесс коллективного взаимодействия элементов у био-социальных (живых) систем принципиально отличается от подобного процесса в физических (неживых) системах.
Физика создает порядок среди неживых систем за счет минимизации энергии. Тогда как адаптивные живые системы производят порядок и новые функциональные свойства посредством специального класса процессов - обработка информации.
Для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы, создается иерархическая многоуровневая структура, цель которой – в ходе взаимодействия уровней отсеивать несущественную информацию и уменьшать дисперсию мнений.
В итоге, для низших уровней системы вырабатываются оптимальные паттерны поведения, локально уменьшающие энтропию и создающие локальный порядок, облегчающий извлечение энергии для выполнения работы и тем самым способствующий повышению производительности системы.
Этот вывод, будучи проверенным и подтвержденным исследованиями других ученых, может стать чем-то типа 2го закона термодинамики для живых систем.
Энтропия, возрастающая согласно 2му закону термодинамики, затрудняет прогнозирование поведения системы. Однако живые системы прибегают к иерархическому укрупнению своей структуры, что позволяет им моделировать будущее без знания всех причин, приводящих к изменениям состояний их элементов.
В результате интегрирования многочисленных микроскопических процессов укрупненные структуры обеспечивают лучшие предикторы локальных конфигураций будущего системы, чем состояния флуктуирующих микроскопических компонентов.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
- - - - -
Подобная идея была сформулирована Л.Н.Толстым более 100 лет назад:
✔️ Историческое событие "есть равнодействующая разнонаправленных воль, образующая историческую необходимость, слагающуюся из бесконечно малых элементов свободы, отпущенных каждому из участников описанных исторических событий".
Но теперь речь идет об открытии нового закона природы, сопоставимого с теорией Дарвина.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления
Упертые несогласные кардинально повышают качество коллективных решений.
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
phys.org
How living systems compute solutions to problems
How do decisions get made in the natural world? One possibility is that the individuals or components in biological systems collectively compute solutions to challenges they face in their environments. ...
Черные лебеди, как новый закон природы.
Важнейшим последствием продолжения прорывной серии открытий центра С4 (о чем я писал вчера), может стать выработка стратегий предотвращения «Черных лебедей».
И поскольку у вас могут не дойти руки:
— до рекомендованного мною вчера эссе https://goo.gl/3b71TR
— до научных статей C4 https://goo.gl/DMjYRg
— до превосходных публичных лекций С4 https://goo.gl/mXaM8q , —
попробую выжать «сухой остаток» из этих сотен страниц и десятков часов видео на 2 мин. вашего чтения.
I) О «Черных лебедях» и коллективном поведении.
«Черные лебеди» возникают в результате коллективного поведения людей в предкритических ситуациях. Это относится к любым «Черным лебедям», - непредвиденные глобальные обвалы финансовых рынков, национальные и глобальные экономические кризисы, эпидемии схлопывания политических режимов, типа «Арабской весны».
Ключевых факторов того, взлетит ли новый «Черный лебедь» или все как-то утрясется без катастроф, два:
1) насколько близко подошла система к критической (переломной) точке - фазовому переходу системы;
2) в какую сторону: к критической точке или от нее подталкивает систему коллективное поведение.
Это похоже на толпу у обрыва над пропастью.
— Как поведет себя толпа?
— Будет ли она в результате сотен индивидуальных действий еще ближе приближаться к краю, а потом и просто выдавливать в пропасть людей?
— Или сумеет самоорганизоваться, начнет пятиться от края и тем самым предотвратит катастрофу?
Понять степень близости системы к критической точке – задача междисциплинарных исследований в соответствующей области: финансы и т.д. Этим занимаются в исследовательских центрах типа NECSI.
Понимание того, по каким схемам и с помощью каких механизмов формируются коллективные: поведение, действия, принятие решений – это задача исследований центра С4.
II) О большой войне, как новом законе природы
Исследования на матмоделях с проверкой на обезьянах позволило понять, как социальные и другие био-системы переходят из состояния А в Б. Например:
— Коллективное вычисление, выясняющее, кто в обезьяньей стае власть, требует множества драк с участием от 2х до 30+ особей.
— Маленькие драки часты, большие - редки.
— На модели с проверкой на практике удалось собрать данные о решениях отдельных особей присоединиться к драке.
— На основе этого определили число обезьян, чья склонность присоединиться к драке должна увеличиться, чтобы приблизить систему к критической точке (тотальная потасовка с непредсказуемым для стаи результатом).
— Оказалось, что требуется всего 3-5 особей, чтобы подтолкнуть систему к краю пропасти.
— Дальше определили, как самые статусные индивиды способны чуть ли ни в одиночку довести до тотальной драки.
И вот тут откровение!
Выяснилось, что катастрофа тотального боя как бы притягивает участников. А его последствия, при всей катастрофичности, позволяют решить иначе не решаемую задачу:
✔️ полностью переконфигурировать стаю в ситуации, когда окружающая среда меняется от известной до неизвестной.
Т.е. вот она причина того, что большой войны оказывается не миновать.
Оказывается, что «Черные лебеди» прилетают к нам не по собственной воле.
Это наше коллективное рассогласование с кардинально изменившейся средой так меняет наше поведение, что мы сами толкаем ситуацию в пропасть.
И это, похоже, еще один новый закон природы.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг #ЧерныйЛебедь
Важнейшим последствием продолжения прорывной серии открытий центра С4 (о чем я писал вчера), может стать выработка стратегий предотвращения «Черных лебедей».
И поскольку у вас могут не дойти руки:
— до рекомендованного мною вчера эссе https://goo.gl/3b71TR
— до научных статей C4 https://goo.gl/DMjYRg
— до превосходных публичных лекций С4 https://goo.gl/mXaM8q , —
попробую выжать «сухой остаток» из этих сотен страниц и десятков часов видео на 2 мин. вашего чтения.
I) О «Черных лебедях» и коллективном поведении.
«Черные лебеди» возникают в результате коллективного поведения людей в предкритических ситуациях. Это относится к любым «Черным лебедям», - непредвиденные глобальные обвалы финансовых рынков, национальные и глобальные экономические кризисы, эпидемии схлопывания политических режимов, типа «Арабской весны».
Ключевых факторов того, взлетит ли новый «Черный лебедь» или все как-то утрясется без катастроф, два:
1) насколько близко подошла система к критической (переломной) точке - фазовому переходу системы;
2) в какую сторону: к критической точке или от нее подталкивает систему коллективное поведение.
Это похоже на толпу у обрыва над пропастью.
— Как поведет себя толпа?
— Будет ли она в результате сотен индивидуальных действий еще ближе приближаться к краю, а потом и просто выдавливать в пропасть людей?
— Или сумеет самоорганизоваться, начнет пятиться от края и тем самым предотвратит катастрофу?
Понять степень близости системы к критической точке – задача междисциплинарных исследований в соответствующей области: финансы и т.д. Этим занимаются в исследовательских центрах типа NECSI.
Понимание того, по каким схемам и с помощью каких механизмов формируются коллективные: поведение, действия, принятие решений – это задача исследований центра С4.
II) О большой войне, как новом законе природы
Исследования на матмоделях с проверкой на обезьянах позволило понять, как социальные и другие био-системы переходят из состояния А в Б. Например:
— Коллективное вычисление, выясняющее, кто в обезьяньей стае власть, требует множества драк с участием от 2х до 30+ особей.
— Маленькие драки часты, большие - редки.
— На модели с проверкой на практике удалось собрать данные о решениях отдельных особей присоединиться к драке.
— На основе этого определили число обезьян, чья склонность присоединиться к драке должна увеличиться, чтобы приблизить систему к критической точке (тотальная потасовка с непредсказуемым для стаи результатом).
— Оказалось, что требуется всего 3-5 особей, чтобы подтолкнуть систему к краю пропасти.
— Дальше определили, как самые статусные индивиды способны чуть ли ни в одиночку довести до тотальной драки.
И вот тут откровение!
Выяснилось, что катастрофа тотального боя как бы притягивает участников. А его последствия, при всей катастрофичности, позволяют решить иначе не решаемую задачу:
✔️ полностью переконфигурировать стаю в ситуации, когда окружающая среда меняется от известной до неизвестной.
Т.е. вот она причина того, что большой войны оказывается не миновать.
Оказывается, что «Черные лебеди» прилетают к нам не по собственной воле.
Это наше коллективное рассогласование с кардинально изменившейся средой так меняет наше поведение, что мы сами толкаем ситуацию в пропасть.
И это, похоже, еще один новый закон природы.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг #ЧерныйЛебедь
Quanta Magazine
How Nature Solves Problems Through Computation
The evolutionary biologist Jessica Flack seeks the computational rules that groups of organisms use to solve problems.
Как становятся смелым.
И как смелость группы (от банды до нации) зависит от смелости её лидера
Давно известно:
— характеристики личности формируются окружением;
— коллективное поведение группы (от банды до нации) зависит от её лидера.
Но как это происходит, - до сих пор было не понятно.
Не так давно узнали:
— жизнь всех социальных видов (вкл. людей) организована в виде социальных сетей (реальных, а для людей, с недавнего времени, еще и интернетовских);
— сетевые взаимодействия (обмен информацией) сильно влияют, как на индивидуальное поведение участников, так и на их коллективное поведение;
—поскольку личность определяется ее устойчивыми паттернами поведения, значит сетевые взаимодействия формирую личность.
Но как это происходит, - до сих пор было не понятно.
Новое междисциплинарное исследование проливает свет на эти важнейшие для понимания человека и общества вопросы, исследовав взаимосвязь
• смелости и коллективных сетевых взаимодействий;
• динамику распространения смелости среди членов группы под влиянием ее лидера.
Но сначала нужно пояснить.
1) Над человеческими сообществами в условиях реальной жизни – фиг поэкспериментируешь в силу многих причин.
Как обычно, на помощь приходят социальные животные. Но это, хоть и не так хлопотно и дорого, как с людьми, но все равно не просто.
А вот социальные насекомые – в самый раз. Причем не «добряки и социалисты» - муравьи, а во многом похожие на нас «агрессивные индивидуалы» - пауки, тем не менее, по жизни вынужденные собираться в коммуны в целях социального взаимодействия (stegodyphus dumicola из семейств эрезидов).
2) Чтобы из наблюдения за пауками сотворить некую теорию, нужна модель: с повторяющимися результатами и проверяемая на практике.
Так и сделали. Построили стохастическую акторно-ориентированную модель.
В итоге, длительная и тщательная серия экспериментов над stegodyphus dumicola с использованием названной объясняющей модели, показала следующую взаимосвязь смелости и коллективных сетевых взаимодействий.
А) Смелость особей растет в результате социальных взаимодействий. Причем сильнее всего растет смелость наиболее пугливых (трусливых) особей.
Б) В обратную сторону это не работает. Объем социальных взаимодействий с ростом смелости не растет.
В) Как только смелость индивида начинает увеличиваться, процесс самоускоряется, т.к. включается механизм положительной обратной связи. Но со временем (с возрастом) смелость все же падает.
Г) Природе смелость нужна, поскольку способствует эффективному коллективному поведению, например, - коллективному нападению на добычу или коллективному изготовлению инструментов (плетению паутины).
Д) В любой группе (соцсети) всегда выделяется самый влиятельный – «отец группы» (или крестный отец или нацлидер и т.д.). Эксперимент показал – он самый смелый. Это, вроде как, не особо удивительно. Но вот, что удивительно. «Отец группы»
— может «вводить в заблуждение» свою группу, давая им неправильную информацию;
— способствует повышению смелости сразу среди многих сородичей, находящихся с ним в социальной связи;
— влияет на динамику болезней в коммуне.
Два обобщенных ключевых вывода
✔️ Смелость в бОльшей степени определяется социальным окружением, нежели врожденными качествами личности (в среде ботаников не станешь так смел, как в среде шпаны)
✔️ Смелый лидер – залог смелости всего сообщества (он буквально заражает сообщество смелостью).
Так у пауков и, предположительно, прочих социальных животных.
Полагаю, что и у людей все это работает аналогично.
Отчет по исследованию
https://rspb.royalsocietypublishing.org/content/285/1886/20181366
(скайхаб вам в помощь)
#ЭволюционнаяБиология #ПоведенческаяЭкология #Collective_Behavior #МультиагентныеСистемы
И как смелость группы (от банды до нации) зависит от смелости её лидера
Давно известно:
— характеристики личности формируются окружением;
— коллективное поведение группы (от банды до нации) зависит от её лидера.
Но как это происходит, - до сих пор было не понятно.
Не так давно узнали:
— жизнь всех социальных видов (вкл. людей) организована в виде социальных сетей (реальных, а для людей, с недавнего времени, еще и интернетовских);
— сетевые взаимодействия (обмен информацией) сильно влияют, как на индивидуальное поведение участников, так и на их коллективное поведение;
—поскольку личность определяется ее устойчивыми паттернами поведения, значит сетевые взаимодействия формирую личность.
Но как это происходит, - до сих пор было не понятно.
Новое междисциплинарное исследование проливает свет на эти важнейшие для понимания человека и общества вопросы, исследовав взаимосвязь
• смелости и коллективных сетевых взаимодействий;
• динамику распространения смелости среди членов группы под влиянием ее лидера.
Но сначала нужно пояснить.
1) Над человеческими сообществами в условиях реальной жизни – фиг поэкспериментируешь в силу многих причин.
Как обычно, на помощь приходят социальные животные. Но это, хоть и не так хлопотно и дорого, как с людьми, но все равно не просто.
А вот социальные насекомые – в самый раз. Причем не «добряки и социалисты» - муравьи, а во многом похожие на нас «агрессивные индивидуалы» - пауки, тем не менее, по жизни вынужденные собираться в коммуны в целях социального взаимодействия (stegodyphus dumicola из семейств эрезидов).
2) Чтобы из наблюдения за пауками сотворить некую теорию, нужна модель: с повторяющимися результатами и проверяемая на практике.
Так и сделали. Построили стохастическую акторно-ориентированную модель.
В итоге, длительная и тщательная серия экспериментов над stegodyphus dumicola с использованием названной объясняющей модели, показала следующую взаимосвязь смелости и коллективных сетевых взаимодействий.
А) Смелость особей растет в результате социальных взаимодействий. Причем сильнее всего растет смелость наиболее пугливых (трусливых) особей.
Б) В обратную сторону это не работает. Объем социальных взаимодействий с ростом смелости не растет.
В) Как только смелость индивида начинает увеличиваться, процесс самоускоряется, т.к. включается механизм положительной обратной связи. Но со временем (с возрастом) смелость все же падает.
Г) Природе смелость нужна, поскольку способствует эффективному коллективному поведению, например, - коллективному нападению на добычу или коллективному изготовлению инструментов (плетению паутины).
Д) В любой группе (соцсети) всегда выделяется самый влиятельный – «отец группы» (или крестный отец или нацлидер и т.д.). Эксперимент показал – он самый смелый. Это, вроде как, не особо удивительно. Но вот, что удивительно. «Отец группы»
— может «вводить в заблуждение» свою группу, давая им неправильную информацию;
— способствует повышению смелости сразу среди многих сородичей, находящихся с ним в социальной связи;
— влияет на динамику болезней в коммуне.
Два обобщенных ключевых вывода
✔️ Смелость в бОльшей степени определяется социальным окружением, нежели врожденными качествами личности (в среде ботаников не станешь так смел, как в среде шпаны)
✔️ Смелый лидер – залог смелости всего сообщества (он буквально заражает сообщество смелостью).
Так у пауков и, предположительно, прочих социальных животных.
Полагаю, что и у людей все это работает аналогично.
Отчет по исследованию
https://rspb.royalsocietypublishing.org/content/285/1886/20181366
(скайхаб вам в помощь)
#ЭволюционнаяБиология #ПоведенческаяЭкология #Collective_Behavior #МультиагентныеСистемы
royalsocietypublishing.org
Social interactions shape individual and collective personality in social spiders | Proceedings of the Royal Society B: Biological…
The behavioural composition of a group and the dynamics of social interactions can both influence how social animals work collectively. For example, individuals exhibiting certain behavioural tende...
Социальные группы живых особей и, в частности, человеческие общества – это сложные комплексные системы, характеризуемые наличием «переломных моментов» - резких изменений в динамике систем, возникающих при совсем небольших изменениях условий окружающей среды.
Супер-популярный бестселлер Гладуэлла «Переломный момент: Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам», сделавший термин «переломный момент» массово популярным, писался 20 лет назад. Потому описанные в книге концепция и ее механизм действия, мягко говоря, несколько отличаются от современных научных представлений в этой междисциплинарной области на стыке социологии, поведенческой экологии, коллективного поведения, психологии, мультиагентных систем, экономики, эпидемиологии и еще полдюжины дисциплин.
А ведь здесь в последние годы сделано несколько важнейших открытий, приближающих нас к пониманию двух, возможно, самых важных вопросов развития человеческого общества
– почему и как происходят революции?
– и почему они не происходят в условиях, когда, казалось бы, должны происходить.
Об этом мой новый пост на еще 3,5 мин. чтения здесь https://goo.gl/6PdZpk
#ЭволюционнаяБиология #ПоведенческаяЭкология #Collective_Behavior #МультиагентныеСистемы #ПереломныйМомент
Супер-популярный бестселлер Гладуэлла «Переломный момент: Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам», сделавший термин «переломный момент» массово популярным, писался 20 лет назад. Потому описанные в книге концепция и ее механизм действия, мягко говоря, несколько отличаются от современных научных представлений в этой междисциплинарной области на стыке социологии, поведенческой экологии, коллективного поведения, психологии, мультиагентных систем, экономики, эпидемиологии и еще полдюжины дисциплин.
А ведь здесь в последние годы сделано несколько важнейших открытий, приближающих нас к пониманию двух, возможно, самых важных вопросов развития человеческого общества
– почему и как происходят революции?
– и почему они не происходят в условиях, когда, казалось бы, должны происходить.
Об этом мой новый пост на еще 3,5 мин. чтения здесь https://goo.gl/6PdZpk
#ЭволюционнаяБиология #ПоведенческаяЭкология #Collective_Behavior #МультиагентныеСистемы #ПереломныйМомент
Medium
Как происходят революции
Почему так долго назревают и так «неожиданно» случаются
В основе мира простые паттерны.
Два новых открытия позволяют увидеть мир иначе, чем представлялось.
✔️ Мы привыкли думать, что в основе затейливой сложности мира какие-то замысловатые процессы и мудреные законы.
✔️ Всё новые открытия свидетельствуют об обратном: мир устроен на основе чрезвычайно простых паттернов, организованных по совсем простым принципам.
Выявить эти закономерности можно из практически любых массивов данных, анализировать которые раньше просто не приходило в голову.
Каким образом это теперь приходит в головы исследователей, остается загадкой, про которую можно лишь сказать эпиграфом из Гоголя к повести Стругацких «Понедельник начинается в субботу».
«Но что страннее, что непонятнее всего, это то, как авторы могут брать подобные сюжеты, признаюсь, это уж совсем непостижимо, это точно... нет, нет, совсем не понимаю. Н.В. Гоголь»
Вот эти 2 открытия.
1) Биологические закономерности, определяющие формирование рисунка перьев у цыплят, развитие волос млекопитающих, структуру зубообразных выступов на коже акул и др., - описываются простыми паттернами математической модели, придуманной Аланом Тьюрингом, придумавшим «мать всех компьютеров» - машину Тьюринга и приблизившего окончание Второй мировой войны, взломав немецкий секретный код Enigma (см. прекрасный фильм «Игра в имитацию»).
Модель Тьюринга, называемая модель реакции-диффузии, очень проста. Для неё требуются только два взаимодействующих вещества, активатор и ингибитор, которые диффундируют через ткань, подобно чернилам, уроненным в воду. Активатор инициирует некоторый процесс, такой как формирование пятна, и способствует воспроизводству самого себя. Ингибитор останавливает этот процесс. Важно отметить, что ингибитор распространяется через ткани быстрее, чем активатор. Это более быстрое распространение ингибитора предотвращает переполнение очагов активации. В зависимости от того, когда и где высвобождаются активатор и ингибитор, области активации будут располагаться в виде равномерно расположенных точек, полос или других рисунков. В результате получаются регулярные паттерны роста перьев, чешую или даже зубов.
Подробней:
• популярно https://nautil.us/issue/68/context/how-alan-turing-deciphered-shark-skin
• научная статья https://d3a5ak6v9sb99l.cloudfront.net/content/4/11/eaau5484/tab-pdf
• также рекомендую 4х минутный ролик про Реакцию диффузии — завораживающее зрелище под гипнотизирующую музыку https://www.youtube.com/watch?v=PtPK_xx5Hks
2) Пунктуация любого литературного текста описывается простыми паттернами, по которым, как по отпечаткам пальцев, можно определить автора текста и его жанр.
- То, что по результатам анализа текста можно определить его автора, сегодня мало кого удивишь.
- То, что можно выкинуть все слова, оставив лишь знаки препинания, и по их последовательности и частоте можно также определить автора, звучит бредово, но это факт.
Вот на картинке показаны хитмапы анализа пунктуации трех разных авторов, по которым их можно вычислить, не прочтя ни одного слова в их текстах – только по пунктуации. https://pbs.twimg.com/media/DwE5dN8WkAYzTMl.jpg
Подробней:
• популярная статья еще только пишется
• научная статья https://osf.io/preprints/socarxiv/2rzsg
#Паттернинг #ЭволюционнаяБиология #ВычислительнаяЛингвистика
Два новых открытия позволяют увидеть мир иначе, чем представлялось.
✔️ Мы привыкли думать, что в основе затейливой сложности мира какие-то замысловатые процессы и мудреные законы.
✔️ Всё новые открытия свидетельствуют об обратном: мир устроен на основе чрезвычайно простых паттернов, организованных по совсем простым принципам.
Выявить эти закономерности можно из практически любых массивов данных, анализировать которые раньше просто не приходило в голову.
Каким образом это теперь приходит в головы исследователей, остается загадкой, про которую можно лишь сказать эпиграфом из Гоголя к повести Стругацких «Понедельник начинается в субботу».
«Но что страннее, что непонятнее всего, это то, как авторы могут брать подобные сюжеты, признаюсь, это уж совсем непостижимо, это точно... нет, нет, совсем не понимаю. Н.В. Гоголь»
Вот эти 2 открытия.
1) Биологические закономерности, определяющие формирование рисунка перьев у цыплят, развитие волос млекопитающих, структуру зубообразных выступов на коже акул и др., - описываются простыми паттернами математической модели, придуманной Аланом Тьюрингом, придумавшим «мать всех компьютеров» - машину Тьюринга и приблизившего окончание Второй мировой войны, взломав немецкий секретный код Enigma (см. прекрасный фильм «Игра в имитацию»).
Модель Тьюринга, называемая модель реакции-диффузии, очень проста. Для неё требуются только два взаимодействующих вещества, активатор и ингибитор, которые диффундируют через ткань, подобно чернилам, уроненным в воду. Активатор инициирует некоторый процесс, такой как формирование пятна, и способствует воспроизводству самого себя. Ингибитор останавливает этот процесс. Важно отметить, что ингибитор распространяется через ткани быстрее, чем активатор. Это более быстрое распространение ингибитора предотвращает переполнение очагов активации. В зависимости от того, когда и где высвобождаются активатор и ингибитор, области активации будут располагаться в виде равномерно расположенных точек, полос или других рисунков. В результате получаются регулярные паттерны роста перьев, чешую или даже зубов.
Подробней:
• популярно https://nautil.us/issue/68/context/how-alan-turing-deciphered-shark-skin
• научная статья https://d3a5ak6v9sb99l.cloudfront.net/content/4/11/eaau5484/tab-pdf
• также рекомендую 4х минутный ролик про Реакцию диффузии — завораживающее зрелище под гипнотизирующую музыку https://www.youtube.com/watch?v=PtPK_xx5Hks
2) Пунктуация любого литературного текста описывается простыми паттернами, по которым, как по отпечаткам пальцев, можно определить автора текста и его жанр.
- То, что по результатам анализа текста можно определить его автора, сегодня мало кого удивишь.
- То, что можно выкинуть все слова, оставив лишь знаки препинания, и по их последовательности и частоте можно также определить автора, звучит бредово, но это факт.
Вот на картинке показаны хитмапы анализа пунктуации трех разных авторов, по которым их можно вычислить, не прочтя ни одного слова в их текстах – только по пунктуации. https://pbs.twimg.com/media/DwE5dN8WkAYzTMl.jpg
Подробней:
• популярная статья еще только пишется
• научная статья https://osf.io/preprints/socarxiv/2rzsg
#Паттернинг #ЭволюционнаяБиология #ВычислительнаяЛингвистика
Nautilus
How Alan Turing Deciphered Shark Skin
In 1952, well before developmental biologists spoke in terms of Hoxgenes and transcription factors, or even understood DNA’s structure,…