Квантовая случайность против детерминизма и супердетерминизма. Изгоняем демона Лапласа

Миром правит детерминизм или случайность? Будущее предопределено или многовариантно? Можно ли в точности предсказать будущее состояние системы по начальным условиям, или её динамика в принципе непредсказуема? Всё происходит согласно необходимости и провидению, или наша судьба создаётся на ходу? Может ли Бог быть генератором случайных чисел? Или он всё-таки не играет в кости? Только не говорите, что вы никогда не задумывались над этими вопросами и не хотели бы узнать, как оно есть на самом деле. Даже проблема свободы воли на их фоне вторична, поскольку целиком зависит от проблемы причинности и детерминизма. Разумеется, ответы следует искать в квантовой механике, ведь в основе всех физических явлений лежат законы движения и взаимодействия элементарных частиц. На сегодняшний день это самая фундаментальная и самая экспериментально подтверждённая теория из всех, которые у нас есть. У неё сложный математический аппарат, но он работает безотказно и даёт предсказания, сбывающиеся с точностью до тысячных знаков после запятой. Тем не менее, именно квантовая механика даёт понять, что будущее принципиально непредсказуемо, и никакая сила не может заранее предопределить ход событий. Как же так? Нет ли здесь противоречия? Может, учёные сами не знают, детерминированы физические процессы или случайны? Нет, на этот счёт наука даёт чёткий и недвусмысленный ответ. Всё, что вы прочитаете в данной статье – только конкретика, никакой философской неоднозначности.

https://habr.com/ru/articles/807489/

#случайность #детерминизм #супердетерминизм #скрытые_параметры #демон_лапласа #причинность #принцип_неопределённости #фатализм #судьба #высший_замысел

Решает ли задачу оптимизации биологическая нейросеть?

В предыдущей статье Метрика в машинном обучении сложных систем, алгоритм и программный код предложена формула для отношения сигнала к шуму в сложных нелинейных системах с тенденцией к самоорганизации. С опытом применения в обработке данных электрокардиограмм, землетрясения. Сложной системой является и биологическая нейросеть. Искусственные нейронные сети возникли в качестве попытки моделировать организацию и функционирование биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. В существующих алгоритмах искусственного интеллекта ключевым звеном является решение задачи оптимизации и при этом остаётся вопрос - решает ли биологическая нейронная сеть задачу оптимизации? Задача оптимизация - это нахождение экстремумов целевой функции в процессе проектирования параметров системы. Под задачу оптимизации сформировался функциональный подход, который предполагает рассмотрение объекта как комплекса выполняемых им функций, а не как набора элементов и их взаимосвязей. Ключевым условием в постановке задачи оптимизации является наличие управляющих факторов или заданных внешних правил. Например, выбор оптимального хода по правилам игры в шахматы или в чайнике вода превращается в пар и управляющим фактором выступает температура, где применимы постановки задач оптимизации. При детонации взрывчатых веществ жидкость превращается в газы при отсутствии управляющих факторов. Отсутствуют внешние управляющие факторы в лавинообразных процессах. Отсутствие управляющих факторов и масштабная инвариантность процессов самоорганизованной критичности (SOC) не являются интуитивно понятными и привычными. Будет очевидной реакция некоторых читателей – «ничего не понимаю», хотя речь идёт об активности нашего собственного мозга.

https://habr.com/ru/articles/807155/

#оптимизация #искусственный_интеллект #самоорганизованная_критичность #биологическая_нейронная_сеть #причинность