Голощапов "НТП человечества, теоретич. ограничения и пути дальнейшего развития"

[alex_semenov]

Давно хотел это сделать...

Перефразируя сказанное Тайлераном ("война слишком серьезное дело, чтобы доверять ее военным"), я бы сказал, так: эволюция слишком серьезное дело, чтобы доверять его биологам (которые, как мы знаем из манифеста Юрия Лазебника ( англ.), не могли бы починить и транзисторного приемника!).
Если без шуток, я действительно полагаю, что только математика (computer science) может целостно охватить такое глубокое явление как эволюция. Биологи (пускай не обижаются) всегда тонут в частностях. Они за деревьями никогда не видят леса.
Особенно любят обобщать эволюцию программисты, пользующиеся генетическими алгоритмами. Как утверждает расхожий мем, абсолютная власть - развращает абсолютно. Тогда не удивительно, что для программистов, избалованных абсолютной властью над универсальным вычислителем, нет ничего невозможного. Объяснить все в этом мире как эволюционную оптимизацию? Да ради бога! Яркий образчик такого глобального подхода - перед вами. Предлагаю вашему вниманию доклад Владислава Голощапова прозвучавший в начале 2013-го года на семинаре SETI в ГАИШ.

Владислав Игоревич Голощапов "Научно-технический прогресс человечества, теоретические ограничения и пути дальнейшего развития" Конспект доклада на Заседании Ученого совета НКЦ SETI, состоявшегося 8 февраля 2013 года в конференц-зале ГАИШ. Выполнил А. Семенов по аудиозаписи, взятой на сайте НКЦ SETI (сам доклат на данной записи начинается с 18:15)

Как на мой личный взгляд - это лучший доклад, из всех услышанных мною в аудиозаписях заседаний НКЦ SETI. Эволюция "от" и "до", эволюция "в" и эволюция "на". От эволюционных методов программирования, до будущего человечества и внеземных цивилизаций. Советую непременно послушать аудиозапись заседания.
Хотя концу доклада, в зале осталось всего 5 человек, лично для меня все услышанное стал настолько созвучен многому смутно бродившему в моей голове, что я сразу же решил сделал конспект этого доклада "на слух", сопроводив это своей, явно недостающей, графикой (авторскую я же не видел!). Однако и этого мне показалось мало, и я дополнил все это развернутыми (порой чересчур, грешен) комментариями еще одного программиста... Себя, любимого...
Не удивляйтесь тому, что конспект очень сильно по структуре отличается от хода заседания. Часть разъяснений докладчика возникших уже в ходе обсуждения я вставил в теле конспекта как часть доклада четко разделяя вступительную теорию и приложение ее к цивилизациям. Я посчитал такое перемещение более чем уместным, разделив весь доклад на две части. Эта первая (как по мне - самая захватывающая). Она делает введение в суть вопроса "сильное обобщение" и судьбы человечества пока не касается.

НАПИСАННОЕ МЕЛКИМ ШРИФТОМ МОЖНО НЕ ЧИТАТЬ!
Часть I
Эволюция кода  

Любая программа - это конечная цепочка символов в некотором алфавите, которую можно в конечном итоге записать как конечную цепочку единиц и нулей. То есть, представить, как цепочку из N бит (в двоичном коде).

Рассмотрим все возможные бинарные цепочки длиной N:

N =1: 0, 1 (два варианта)
N=2: 00, 01, 10, 11 (четыре варианта)
N=3: 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111 (восемь вариантов)
N=4: 0000, 0001, 0010, . . . , 1001, 1111 (шестнадцать вариантов)
и т.д.

Количество всех возможных цепочек (потенциальных программ) длиной N будет 2^N.
Рассмотрим все это множество возможных битовых цепочек длиной N, как N-мерное дискретное пространство. Так, однобитовое пространство - прямая, двухбитовое - плоский квадрат, трехбитовое - куб, четырехбитовое - гиперкуб и т.д.

Если у нас есть К программ (длиной N) то каждая из этих программ находится в некоторой точке такого N-мерного дискретного пространства. Если в любой такой программе, скажем, в программе 001…10 поменять какой-нибудь один байт, например, сделаем из нее 011…10, то она переместится в другую (смежную) точку этого пространства (у каждой программы длиной N есть N смежных точек в таком пространстве). Назовем такое преобразование однократной МУТАЦИЕЙ.

Панов (один из организаторов семинара) спросил, может ли меняться размерность пространства?
Если программа удлинилась, то может, уточнил докладчик. То есть можно не просто гулять по одному пространству, но и перемещаться в пространство большей размерности. При этом более короткая программа - частный случай более длиной.
Здесь и далее синим курсивом - мои комментарии, А. Семенова.

Данное пространство в принципе бесконечномерное и не все измерения в нем обязаны быть дискретными, если ввести в программу аналоговую величину (? ? ? !). Но непрерывность некоторых измерений, нам не принципиальна (и даже может оказаться полезной).

Теперь над данным пространством всех возможных бинарных цепочек зададим некую функцию (целевую функцию), которая для каждой точки этого пространства определяет ее эффективность (ставит ей некий оценочный коэффициент). Таким образом, возникает пространство с заданной над ним оценочной функцией.
Врезка 1 А.Семенова.

Можно сказать, что к N-мерному пространству мы добавляем еще одно измерение (как правило, не дискретное!) и тогда N-мерное пространство возможных программ предстанет некой ПОВЕРХНОСТЬЮ в N+1 мерном пространстве. И эта "некая функция", по сути, определяет ландшафт данной поверхности. Примеры двумерного (N=2) ландшафта в трехмерном пространстве, N+1=3:).

Так как наше трехмерное воображение все равно не может вообразить N-мерное пространство при N>3,то иногда проще, представлять такое пространство как двумерный "срезе", например:).

Этого, как правило, достаточно чтобы сделать нужные обобщения
без потери общности на пространства высших размерностей.

Панов тут же попросил уточнить: эффективность с чьей точки зрения оценивается?
Докладчик сказал: "с точки зрения внешнего оценщика". Как мне показалось, эта тонкость была в итоге быстро "замята". Можно подумать на Бога, но подразумевается, естественно эволюция. Однако, я думаю, тут все еще шире, когда речь идет о задаче оптимизации. Понятие "оценочная функция" для людей, знакомых с идеей генетического алгоритма в частности, и с задачей оптимизации вообще - вещь более чем очевидная.
Суть тут в том, что оценить эффективность уже существующей у вас точки пространства возможных решений - процедура, как правило, МНОГО ПРОЩЕ чем процедура НАХОЖДЕНИЯ экстремальной точки ландшафта из множества всех возможных (в чем и состоит суть задачи оптимизации). То есть, "внешний оценщик" это обычно достаточно простой и ясный для нас алгоритм заданный изначально. И этот алгоритм не надо искать в процессе решения задачи оптимизации, он задается как часть ПОСТАНОВКИ задачи. Когда мы что-то хотим оптимизировать, мы уже четко понимаем КРИТЕРИЙ этой оптимизации, механизм построения всех точек ландшафта. Их сравнения. Этот механизм и есть та самая "функция оценки" или "целевая функция". И кстати, такая функция не обязана быть непрерывной. Например, она может быть дискретной (выжил -не выжил, да-нет, 0-1).

Наша задача теперь, с помощью эволюции найти на этом ландшафте (из всех возможных бинарных цепочек) максимум. Конкретно - найти наиболее эффективную (с точки зрения заданной оценочной функции) программу.

Все алгоритмы поиска по деревьям очень сильно тратят память (заявил Голощапов). Если мы возьмем программу разумной длины, то поймем, что никаких мыслимых объемов памяти нам не хватит для систематического перебора и…

Задача поиска оптимального решения резко усложняется

Первое, что мы можем сделать для уменьшения затрачиваемых вычислительных ресурсов - не сохранять весь предыдущий путь поиска. Но каким способом можно сохранить информацию о том, что какие-то точки мы уже проверили? Лучший способ - сохранять один экземпляр программы в некоторой окрестности, которую мы уже просмотрели.
То есть сохранить не точку, а популяцию точек. Группу точек, для которых известна их эффективность.

Простейший способ эволюционного поиска - организовать единичную мутацию (случайный переход в соседнюю точку) и оценить эффективность новой программы (речь идет о эволюционно программировании, то есть генерацию программного кода эволюционным методом) по сравнению с предыдущей. Если эффективность ухудшилась - отходим назад. Получаем эволюцию в простейшей форме.
Врезка 2 А.Семенова.

Здесь речь пошла уже о тонкостях именно генетических методов оптимизации (или верней генетического программирования) и нужен обширный комментарий, в том числе и о преимуществе генетических (вероятностных) методов оптимизации над любыми регулярными. Хотя бы потому, что эти преимущества не столь уж и очевидны и все еще являются предметом обширных математических дискуссий.
Как я думаю, Голощапов явно не прав, заявляя, что регулярный метод нуждается в сохранении всех предыдущих вариантов. Отнюдь! Возьмите простейший рекурсивный алгоритм регулярного перебора (перечисления) ВСЕХ бинарных цепочек по дереву:

Применяйте к каждой очередной бинарной цепочке вашу оценочную функцию и сохраняйте ее результат (с экземпляром цепочки) как единственный текущий максимум, если для очередной цепочки ее значение больше сохраненного ранее (на схеме в качестве примера помечены красным). В итоге, даже при таком тупом решении "в лоб" вам нужно помнить только пару значений. Текущий максимум оценочной функции и код кандидата. Никаких запредельных ресурсов памяти!
Что будет действительно запредельным - ВРЕМЯ решения задачи таким образом. Количество вычислительных шагов. Оно растет экспоненциально 2^N от размерности пространства N. Так, всех "программ" длиной всего в 1000 бинарных символов (1/8 килобайта) будет уже около 10³⁰¹ штук! Хотя алгоритм существует и он прост, перебрать вот так, "в лоб", все варианты - нет никакой практической возможности. Поэтому поиск разумных методов оптимизации, по сути, сводится к отысканию приемов резкого сокращения числа шагов вычислений и является целым разделом математики.
Существует ряд регулярных (детерминированных) методов поиска максимума на ландшафте, за разумное число шагов. Например, градиентный метод (вы пробуете окрестность на один шаг всегда движетесь туда где "подъем" больше). Но все эти методы не гарантируют результат (например, на определенных ландшафтах они находят локальный максимум, не попадая в глобальный). Говорят, они теряют в общности, универсальности.

В чем реальное преимущество вероятностных, (в частности генетических) методов оптимизации? В чем волшебное действие случайных мутаций?
Я выскажу свое (и только свое!) мнение.
Здесь надо, как мне кажется, подойти с другой стороны.
Легко доказывается, что класс задач, решаемых детерминированными, недетерминированными и вероятностными алгоритмам (соответствующими машинами Тьюринга) совпадают. То есть, задача, решаемая вероятностным методом, непременно решается и остальными. Нет такой задачи, которая бы решалась детерминированным способом и не решалась бы другим (скажем, случайным). Если решается - то всеми методами. Если не решается - то ни каким не решается.
В случае задачи оптимизации известно, что задача гарантировано имеет универсальный детерминированный алгоритм решения (выше мы его описали). Вопрос лишь в количестве шагов. Их можно резко уменьшить и для детерминированной машины, расплатившись общностью решения (универсальностью). Например, градиентный метод прекрасно себя показывает на ряде ландшафтов. Но не на всех.
Выше я показал УНИВЕРСАЛЬНОЕ но неприемлемо-длинное решение задачи оптимизации.
Идеальным выходом была бы недетерминированная машина. Она решила бы универсальную задачу оптимизации "в лоб" за приемлемое (говорят, за полиноминальное) время. Для нее и не надо искать боле быстрые алгоритмы. Она изначально быстрая для таких трудных задач. Но такая машина физически неосуществима (по крайней мере, пока, квантовые компьютеры все еще считают детские задачи типа 2+2=4).
Что с вероятностной машины Тьюринга (вероятностным алгоритмом)? Вот именно для них известно, что случайным способом некоторый класс "вычислительно сложных" или "медленных" задача может решаться за "полиноминальное" число шагов, если заплатить за это … точностью решения. Ответ в этом случае верен не наверняка, а с некоторой вероятностью. И вероятность того, что решение верно можно повышать, расплачиваясь за это быстрым ростом числа шагов. Это так называемый класс BPP-алгоритмов (bounded-error, probabilistic, polynomial).

Для задач оптимизации, такой подход (точность в обмен на время) часто более чем приемлемая расплата, что, скорей всего, и реализуют генетические алгоритмы. Нам часто не нужен точный экстремум, нам достаточно оказаться в его окрестности. Около вершины (или на дне впадины).
Что с общностью? Являются ли генетические алгоритмы оптимизации универсальными? Это как раз предмет дискуссии.

Докладчик, как я понял, не стал углубляться в разъяснения того, что такое генетический алгоритм, что такое генетическое программирование, считая это всем очевидно, и, в последствии, поплатился тем, что "высокое жюри" не поняло его "языка".
Что такое генетический алгоритм здесь описывать видимо, тоже, нет смысла. Читатель конспекта может сам погуглить. Вот пример работы такого алгоритма в виде gif-анимации (черные точки - это как раз популяция на неком адаптивном рельефе):

Что бы понять, как широко подобные методы могут применяться (далеко за пределами биологии) вот пример успешного использования генетических алгоритмов для решения конкретного класса проблем в теории твердого тела при поиске новых материалов:
Aртем Оганов, Как научить компьютер открывать новые материалы
В генетике так же говорят об адаптивном рельефе. Каждая буковка алфавита генетического кода {A, G, С, T} - два бита: -log₂(1/4)=2 и там адаптивное пространство - пространство всех возможных генотипов.
Иными словами. В терминах биологии адаптивное пространство - фазовое пространство всех возможных значений генетического кода, в котором сопоставлена эволюционная приспособленность данной особи, по сути, сколько потомков она оставит дошедших до репродуктивного возраста.

Любую эволюционную активность определяет не стремление как можно больше размножить число особей, а стремление найти место с наилучшим параметром приспособленности на адаптивном рельефе.
И это обобщение позволяет нам взглянуть на эволюцию как на чуть более осмысленный процесс, чем случайное блуждание. Мы можем, посмотрев на адаптивный рельеф и сказать, что в данном случае эволюция этой популяции протекает в некотором направлении. Например, позвоночные часто эволюционируют в направлении некого "озера" или "плато" (минимума, если "озеро" или максимума, если "плато"; все зависит от того как задана оценочная функция), которое имеется в область двуногости. Причем, мы знаем, что в область двуногости с удовольствием "стекаются" принципиально разные популяции. Птицы, динозавры и т.д.

Введение таких категорий дает возможность обсуждать эволюцию через некоторые качественные категории, которые позволяют некоторые очень сложные процессы объяснить простыми словами (добавлю, интуитивно понятные для нас, привыкших пользоваться зрительными ассоциациями).

И так, еще раз. Имеется адаптивный рельеф. Представим себе теперь неких абстрактных существ, которые "ползают" (их геномы претерпевают мутации) по адаптивному рельефу в поиске локальных максимумов (другая версия - минимумов). Это, по сути то, что совершают все генетические алгоритмы.

Еще ряд ключевых понятий, которые тут потребуются:

Расстояние на адаптивном рельефе - расстояние от той точки, в которой мы находимся до точки, в которую хотим попасть в единицах, элементарных мутаций ("шагов" эволюции).

Летальные области рельефа - "низинные" области (если мы ищем максимумы-пики), где значение оценочной функции ниже порога выживания (особь попавшая в данную точку умирает не оставляя потомство, выбраковывается отбором).

Связанность и несвязанность точек рельефа.
Представим, что все области, которые ниже зеленого на схеме ниже (можно условно сказать "уровня моря") уже летальны. У вас есть ряд максимумов: А, B и точка C. Нельзя попасть из А в В или из C в B одиночными шагами-мутациями не опускаясь до летального уровня. Проще говоря - точка B оказалась "на острове" и такие пары точек (А,Б и B,С) называются - несвязанными. В противоположном случае - точки рельефа связанные (например С и А):

В связи с этим, видимо, следует ввести и понятие расстояния связанности и несвязанности, которые докладчик не ввел, полагая это очевидным. Он очень спешил. Но раз начали давать определения, то будем последовательны.

Расстояние несвязанности - это кратчайшее расстояние от данной точки к ближайшей несвязанной.
Расстояние связанности - расстояние до самой дальней связанной точки.

Связанная область пространства - это область решений, к которым можно дойти, не имея ни одной летальной мутации.

Адаптивный рельеф может быть очень плохим, что определяется очень коротким расстояние несвязанности для всех точек (пример такой области на рельефе выделен красным на рисунке ниже, хотя на этом ландшафте есть еще ряд очень плохих областей).

Так, в нашем пространстве всех алгоритмов может быть много алгоритмов, которые, по сути, похожи, но перейти из одного в другой одной мутацией невозможно.
Например, пускай в программе есть возрастающий цикл:
(что он писал на доске я не видел и приведу придуманный мною пример)

. . . For (int i=1; i<=5; ++i) {. . .} . . .

Допусти, убывающий цикл будет для адаптации (эволюции) программы более выгоден.

. . . For (int i=5; i>0; --i) {. . .} . . .

Но нельзя заменой одного знака (единичной мутацией) поменять прямой цикл на обратный в данной версии языка программировании (С+).

Любая одиночная мутация (даже не бита, а буквы!) станет для этого цикла летальной. Здесь нужно минимум четыре правильных мутации (в терминах ландшафта - переместится на 4-ре шага по адаптивному пространству). Но каждая из трех первых правильных мутаций (в правильном направлении) - фатальна. Код на этих шагах эволюции не будет работать вообще (компилятор, например, выдаст синтаксическую ошибку).
В итоге на ландшафте получаем множество несвязанных решений на малом расстоянии. Если мы возьмем реальные алгоритмы и посмотрим, сколько реально работающих алгоритмов окажется на расстоянии 4-5 мутаций, то обнаружим таких в огромном количестве. Одна мутация "между" - убивает любой. Получается гребенка пиков на малых расстояниях:

При этом группа похожих алгоритмов (выполняющих одно и то же) может быть рядом, а может быть далеко. И если мы теперь возьмем некоторую исходную популяцию таких алгоритмов, то увидим, что эволюционировать они "не хотят". Потому что пространство очень сильно "порублено". Алгоритмы не выживают.

Появляется желание перейти в другую систему координат.

Далее были примеры на доске (как я понял) и мне пришлось развивать его мысль самому. Например, развивая пример с циклом выше, можно представить себе язык, синтаксис оператора цикла в котором был, например, таким:

. . . For(0;5;+i){. . . } . . .

При этом, порядок следования первых двух переменных для компилятора не важен. Компилятор сам определяет большее из двух чисел. И если третий параметр начинается с плюс, значит надо считать i от меньшего к большему, если с минус - от большего к меньшему. Тогда МУТАЦИЯ в одного шаг, при замена знака "+" на "-" даст желаемый результат.

Тогда гребенка сложится в один крупный, пологий пик (или плато).
То есть. При одной форме записи решения могут быть очень сильно разделены, при другой - пространство может оказаться сильно связанным.
В чем разница? Более сложная операция (из множество отдельных мутаций) стала одиночной одношаговой мутацией и такие переходы мы будем называть СИЛЬНЫМИ ОБОБЩЕНИЯМИ. (насколько я понял, этот термин ввел сам Голощапов)

Сильные обобщения позволяют представить сложную (многошаговую) мутацию как простую и резко повысить связанность пространства.
Более формально:

Обобщение - это освоение особью (появление у особи) некоторого алгоритма, который позволяет совершать сложную поисковую активность из нескольких шагов так, как будто это одиночная мутация.

Не могу не заметить, что концепция сильного обобщения для эволюционного поиска сама по себе является примером сильного обобщения в когнитивном смысле. Опираясь на нашу богатую пространственную интуицию, мы обобщаем, упрощаем, сжимаем сложное понятие, явление, преодолевая "пропасть непонимания" одним шагом.

Реакция докладчика на вопрос из зала:

Сильное обобщение это не свертывание (сжатие, архивирование) информации ибо обобщения НЕТОЧНЫ.

и в этом смысле сразу вспоминаются "эвристики" в ИИ.
Далее Голощапов заявляет крайне заинтересовавшее меня:

Пенроуз в своей теореме доказал, что пространство нельзя покрыть только точными обобщениями!

(Гм… я хотел бы уточнить, о чем тут речь более конкретно! О какой теореме идет речь?)

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ

[alex_semenov]

Продолжение I-й части конспекта доклада Владислава Голощапова "Научно-технический прогресс человечества,  теоретические ограничения и пути дальнейшего развития"    

По мере того как особь осваивает новое обобщение и относительная связанность рельефа возрастает, возрастает и абсолютное пространство (объем) поиска. Например, после того как жизнь приобрела мембрану и научились управляемо менять состав внутренней среды, связанность ее адаптивного пространства сильно возросла. Пространство возможных решений стала больше. Когда жизнь стали многоклеточной, объем адаптивного пространства возрос еще больше.
Врезка 3 А.Семенова.
На мой взгляд, очень ярким примером одно из самых сильных обобщений в эволюции живого - механизм репарации ДНК.
Репарация ДНК - восстановление поврежденных участков двойной спирали (за счет избыточности, комплемента?рности каждой из ниток двойной спирали)

Этим в клетке занимаются специальные белки, например, ДНК-лигаза.
Обычно, когда рассказывают о дарвиновской эволюции не заостряют внимание на том, что мутации происходя СЛИШКОМ часто. Если бы мутации действительно так безраздельно властвовали над кодом, как это описывается в простейшей схеме наследование-мутации-отбор, жизнь в современной форме просто не могла бы существовать. Мутации столь сложную жизнь просто убили бы.
При копировании мутации проскакивают порядка 1 на 1000 скопированных нуклеотидов. Да и при простом "хранении" информации в ДНК, под воздействием факторов окружающей среды, а также нормальных метаболических процессов, происходящих в клетке, мутации происходит с частотой от нескольких сотен до тысяч случаев в каждой клетке, каждый час!
Вполне возможно, что механизм репарации (даже у бактерий их не менее трех) был первым изобретением неизвестной нам преджизни, без которого она не могла принять современный известный нам сложный вид (хранение и передача по наследству миллионов нуклеотидных последовательностей).
Сразу возникает резанный вопрос. Раз жизнь научилась бороться с мутациями при первых своих шагах, почему, тогда она не защитила себя от сбоев совсем и не остановила эволюцию вообще, не развив механизмы репарации до предела совершенства?
Возможно, это было непозволительно сложно (дорого), но самая интересная гипотеза - в этом и не было смысла. Мутация, хотя и является, несомненно, врагом каждого гена, но будучи управляемой, становится другом сообщества генов, как механизм адаптации сообщества к внешней среде. Лучшее - враг хорошего. Уберите мутации совсем - жизнь закостенеет и однажды погибнет. Посудите сами. Если организм находился в комфортной среде, все биохимические циклы протекают успешно, механизмы репарации быстро восстанавливают поврежденные частыми мутациями участки. Геном (вид) не нуждается в эволюции и не эволюционирует (некоторые "ископаемые" виды сохранились практически неизменными сотни миллионов лет). Но если внешняя среда ухудшилась (организм, голодает, недополучает необходимых веществ) метаболизм клетки начинает сбоить, в итоге сбоит и механизм репарации. То есть, включается обратная связь. Вероятность проскакивания мутации в следующее поколение возрастает. Таким образом, сообщество генов ВКЛЮЧАЕТ эволюцию, жертвуя некоторыми из своих членов ради спасения всего генома, допуская мутации (смещения генотипа за счет мутаций в новую точку адаптивного пространства). Из двух зол выбирает меньшее. То есть, эволюция происходит не всегда и постоянно, а когда в этом возникает необходимость.
Не стоит удивляться, если в сообществе генов нет равноправия на репарацию. То есть существуют гены, более защищенные от мутаций, чем другие. Среди "равных" (на первый взгляд) должны найтись "более равные".
Это логично.
В любом случае, надо четко понимать, что в процессе эволюции эволюционировали не только виды (собственно набор генов, отвечающих за фенотип животного) но и сам механизм эволюции (механизм адаптации генома к среде). В этом почти нет сомнения. Переходя на язык Голщапова, жизнь накапливал все более сильные и сильные обобщения для сохранения необходимой эволюционной пластичности генома.
Кстати, появление нервной системы для многоклеточных животных (на которую была частично перенесена задача обеспечения локальной адаптации) было, видимо, одно из таких решений. И поэтому нет ничего удивительного в том, что геномы высших (с нашей точки зрения) животных со сложной нервной системой, оказываются куда примитивней, чем у некоторых "примитивных" представителей флоры.
Найдя такое сильное обобщение как нервная система, геномы животных, просто отстали в развитии собственно генома и адаптивных реакций на изменение среды.
О других примеры сильных обобщений (например, кроссинговер) см. ниже.
Понятие сильного обобщения легко распространяется и на эволюционные алгоритмы.

А я бы обобщил эту идею и на мыслительные процессы в мозгу животных и человека, да и на эволюцию культурных мемов тоже. Например, изобретение Ф. Бэконом института естественной науки было очень сильным обобщением, значительно ускорившим научно-технический прогресс цивилизации. Сюда же можно привести пример появление символической алгебры, которая резко упростило математические рассуждения (сделала доступным алгебру куда более широкому кругу людей). А в более древнее времена таким сильным обобщением можно без сомнения назвать появление у людей письменности.
Любая новая область человеческой деятельности требует появления специфического внутреннего языка, который сильно обобщает в короткие термины очень сложные (ранее) понятия. Делает многошаговые мутации одношаговыми.
Голощапов эту мысль вводит сразу, не отвлекаясь:

Например, вы не сможете найти эволюционным блуждание новую и вполне рабочую компоновку самолета, не введя понятие "центра массы".

Для того чтобы эволюционирующая система начала использовать новое сильное обобщение она должна найти для себя новый способ мутации.

Если способ мутации раз и навсегда задается снаружи (механизм жестко зафиксирован схемой эволюционного алгоритма), то новое сильное обобщение в системе появиться не может. Вы не получается качественной эволюции.
Для качественной эволюции нужно чтобы и сам процесс мутации был закодирован внутри нее самой. То есть, алгоритм поисковой активности должен быть "зашит" в сам код единицы популяции, тогда появляется возможность находить сильные обобщения и возникает полноценная эволюция.
Врезка 4 А.Семенова.
Само-репликация, само-развитие программного кода, Само-эволюция. Эволюция обращается сама к себе? Гм…

Сразу вспоминается "Хофштадтеровская петля" (обычно представляемая гравюрой Эшера "Рисующие руки" ), зеркального коридора или понятием рекурсия:

На мой взгляд, ключевая идея доклада.
Если эволюционирует не только геном, но и сам механизм эволюции, то эволюция живого это не только оптимизация генома, адаптация к некому рельефу, это эволюция и самого механизма адоптации к плохому рельефу. На хорошем рельефе нет смысла совершенствовать механизм поиска оптимума.

Таким образом, первоначальный алгоритм Дарвина "наследование->мутации->отбор" - это только "зародишь" для значительно более сложного понятия "эволюция".

Углубляя идею эволюции самой эволюции, надо, наверное сказать, что существует такое явление как ко-эволюция. Приспособление одних геномов к другим, которые друг для друга выступают факторами внешней среды, то есть давления отбора. По-сути, эволюция живого это не просто блуждание по некому фиксированному ландшафту но и формирование этого ландшафта. В этом случае, чисто технически, надо говорить о некотором изменения (дрейфе) целевой функции (критерия отбора) в процессе работа алгоритма, а в более общем смысле (другими словами) надо говорить об изменение рельефа под влиянием самих эволюционирующих особей.
Разумеется, ко-эволюция это тоже рекурсия. Только непрямая. Не обращение А к А, а обращение А к Б, и Б к А (цепочка может быть сколь угодно длинной).

Еще одна мысль "на полях"
Идея ко-эволюционного градиента. Например, если жизнь изобрела многоклеточные организмы, то из принципа: "более крупный организм менее уязвим для хищника", мы получим ко-эволюционную эскалацию размеров организмов и для жертвы, и для хищника. Потенциальным жертвам выгодней становиться крупнее (для чего у них изначально могут быть и другие причины), что приводит к укрупнению и хищников. Процесс замыкается и идет пока не достигнет физического предела (что в истории многоклеточных наблюдалось неоднократно).
Аналогичный ко-эволюционный градиент возникает и в случае изобретения нервной системы. Более сложное (разумное) поведение жертвы требует более развитого мозга у хищника, что опять ведет к ко-эволюционной эскалации сложности устройства мозгов всех участников "гонки".
Можно сказать, что взаимное влияние приводит к появлению некого глобального наклона ландшафта в данной области адаптивного пространства. Не ответ ли это на вопрос, движется ли эволюция в сторону разума?

Совсем уже от себя.
Я не перестаю повторять мысль (которая, оказывается не моя), что Разум- это эволюция, осознавшая сама себя. Эволюция в буквальном смысле этого слова. На вопрос, что такое "высшая" нервная деятельность нашего мозга ответ у меня прост - механизм эволюционной оптимизации алгоритмов нашего БЕССОЗНАТЕЛЬНОГО поведения. Допустим на минуту что это правда. Но тогда какова в этом роль сознания? Зачем оно нужно в генетическом алгоритме? Эволюция не нуждается в сознании и меня долгое время мучила эта проблема. Так вот, теперь появился "свет в конце туннеля". Видимо наше сознание, это и есть один из возможных механизмов рекурсивного замыкания эволюции идей в голове на саму себя (эволюцию идей). Получение этой само эволюции, само улучшения самой эволюции о которой говорит Голощапов как об истинной эволюции. Таким образом, сознание становится необходимой частью разума, если тот считать эволюции идей (что до этого не было мне лично очевидным).

Забавная игра ума в духе Хофштадтера. Определение: "разум- это эволюция, осознавшая саму себя" само по себе рекурсивно. Люди, не признающие это определение раузма, разумеется, не осознают свой разум как эволюцию, которая осознала саму себя. Их самопонимание представление о самих себе, не попадает в тот "бесконечный коридор", в который попадают люди, признавшие данную идею как истину (например, я). Они не осознали сами себя как эволюцию и потому не являются, пока, разумными в полном смысле этого слова (как эволюция осознавшая себя). Все верно!
Яркий пример сильного обобщения в биологии - изобретение кроссинговера. При кроссинговере в цепочке кодирующих символов разово меняется большое количество букв. Потомок родителей совершает скачек на большое расстояние на адаптивном пространстве (в отличие от единичной мутации).

Уточнение А.Семенов.

Докладчик сказал, что это половой отбор, хотя кроссинговер работает и для гермафродитов. Вопрос о поле - другой вопрос. Да, кроссинговер быстро порождает пол. Но для кроссинговера, строго говоря, пол не нужен. Почему кроссинговер в итоге быстро "притягивает" жизнь к половому диморфизму - отдельный вопрос. Тут, видимо, речь идет о дальнейшем (напрашивающемся самим собой) повышении эволюционной пластичности генома (вида), то есть о следующем сильном обобщении механизма эволюции. Я, например, склонен согласиться с гипотезой Геодакяна, которая как раз в русле сказанного. Но как бы ни было на самом деле, в любом случае, мы видим во всем этом именно эволюцию самого механизма эволюции. В самой яркой своей форме.

Обратите внимание, даже самые примитивные генетические алгоритмы, где логика процесса эволюции четко фиксирована "внешней" схемой алгоритма (то есть это не есть полноценная эволюция по Голощапову), не обходятся без хотя бы одного сильного обобщения в виде кроссинговера. Одних только одношаговых мутаций для работы самых простых алгоритмов оптимизации было бы мало. Как минимум вводится и кроссинговер, который, по сути, является одним из сильнейших обобщений придуманный эволюцией, но наверняка не являющийся первым и далеко не последним изобретенным в процессе эволюции самой эволюции живого.
По сути, все современное развитие теории генетических алгоритмов, всевозможные придуманные там ухищрения - это все поиск сильных обобщений. И ничего больше.

Еще "узелок на память". Здесь напрашивается идея поискать обобщение с теоремой No free lunch (Никаких бесплатных обедов!), но оставим это пока в стороне. Просто запомним, что здесь может быть ключ к вопросу, заданному в первой врезке. Насколько универсальны эволюционные методы? No free lunch говорит - нет никаких универсальных случайных методов оптимизации. Да, нет. Но если мы используем эволюцию эволюций? То есть эволюцию самих узкоспециальных методов? И если так, мы распутали тайну эволюции до самого ее МАТЕМАТИЧЕСКОГО дна.

Каждое очередное изобретение эволюцией сильного обобщение - это резкое уменьшение размерности пространства поиска. Но поскольку все подобные обобщения неточные ("эвристические" без гарантии успеха), то у нас может возникать ситуация, когда появляется "слишком сильное обобщение", в результате чего некоторая область адаптивного пространства становится принципиально недоступной.
Пока особь эволюционирует случайно - "закрытые", недоступные области рельефа не могут появится. Но эволюция может найти неслучайный алгоритм адоптации, который в данный момент (Ad hoc) дает куда лучший результат, чем случайны. Например, подобным примером слишком сильного обобщения может быть половой отбор (теперь речь идет именно о половом отборе как дополнительном к естественному отбору механизме отбора самого красивого самца на вкус самки). Самка субъективно оценивает эффективность генов самца, ей кажется, что в эту сторону адаптивный рельеф растет (самец красивый). И когда в процессе эволюции самих механизмов эволюции появляется такая избирательность (это, по сути, детерминированный градиентный метод оптимизации), может возникнуть ситуация, когда какие-то области пространства теперь становятся принципиально недоступны.
Изначально случайный (и универсальный) механизм вырождается в детерминированный (узкоспециальный).

Еще одна тонкость.
Жизнь, во-перовых, изучает адаптивный рельеф (ищет экстремумы), но что важно, во-вторых, стремиться расти и количественно, увеличить популяцию численно, чтобы покрыть все большее и большее пространство поиска. При постоянной численности найти что-то новое и ценное в большом (и тем более растущем) адаптивном пространстве становится все трудней и трудней.

Размер популяции - один из важнейших факторов эволюционного поиска.

Надо четко понимать: адаптивное пространство очень большое, фрагментов, на которых встречается что-то интересное, на самом деле, крайне мало. Чтобы что-то найти, надо перепробовать огромное число вариантов.

Так, биологическая жизнь за 4-е миллиарда лет изобрела лишь 4-ре способа фотосинтеза (все фотосинтезирующие белковые цепи происходят из четырех общих механизмов). И это притом, что было просмотрено пространство (ядро генетических решений) длиной, порядка 130 аминокислот. То есть, это пространство оказалось крайне сильно фрагментировано.
Еще яркий пример.
Биологи травили бактерию антибиотиком (ссылка на первоисточник должна быть в презентации). Перед этим было установлено, что дабы выработать у данной бактерии иммунитет к этой среде, нужно поменять 5 аминокислот (это хорошо проверенный биологами факт). И так, пять отдельных мутаций. Из начальной стадии А в конечную стадию В можно было дойти 120 путями (5!=120). Биологи не поленились и проверили все 120 маршрутов, получилось, что только 5 путей не имели летального шага. Только 5 из 120 вели к нужной мутации (были пространственно-связаны). А из этих 5-и только один давал большую приспособленность, чем предыдущий на каждом новом шаге. По сути, этот единственный и вел к искомой адоптации.
То есть, и здесь адаптивное пространство оказалось чрезвычайно "рваным".
Другое исследование показало, насколько подобное же пространство может оказаться связанным при наличии сильных обобщений.
Был обнаружен фермент сложной архитектуры с очень маленьким активным ядром. Проверили все возможные изменения в структуре этого белка. Получалось, что большинство замен кодирующих аминокислот заведомо убивали полимер кроме изменений в 20-и точках, которые варьировались без особого вреда. Замечательно было и то, что если менялись эти точки, то фермент начинал производить (катализировать) другое вещество в разных смесях, в разных пропорциях и т.д.
То есть адаптивное пространство для данного белка характеризуется низкой связанностью, поэтому все качественные изменения для него возникали посредством некого сильного обобщения, которое оказалось, заложено в архитектуру белка.

В чем новизна такого взгляда на биологическую эволюцию?
Новый способ исследования.
Это несколько меняет то, каким способом мы для себя описываем эволюцию.
Если раньше в биологии мы исследовали конкретные технологические решения, которые возникают в процессе эволюции, то, взглянув на эволюцию с этой позиции, мы начинаем изучать семейства решений.
Например, берется белок и исследуется все пространство возможных белков, которые получаются пятью одиночными мутациями.
С этой точки зрения интересен взгляд на процесс видообразования.

Реплика Панова: Получается, что вид может долго находиться "в яме" (на неком экстремуме), но если рельеф начал меняться, популяция растекается (при этом многие генетические линии вымирают) и вся популяция точек растекается в новые ямы. Поэтому процесс видообразования (при изменении условий адаптации, при "подвижках рельефа") происходит так быстро.

Да, раньше так и считалось, что вид может образоваться только тогда, когда случаются подвижки адаптивного рельефа, разделение чем-то форсировано, например часть популяции выплеснулась в новую область рельефа, а потом вырос разделяющий барьер. Но такое происходит достаточно редко.
Сейчас уже обнаружили несколько механизмов, которые позволяют видам обособляется даже внутри хорошо связанной области адаптивного рельефа. Например, обнаружено, что дрозофилы будут менять интенсивность своей поисковой активности в зависимости от того, в насколько тяжелых условиях они находятся.
Если ее не докармливать, она отдает преимущество при скрещивании тем, кто являются для нее наиболее близкими родственниками, то есть она определяет эволюционное расстояние. В итоге большая часть мутаций направлена наружу. Фактически, генотип дрозофилы целенаправленно управляет своей эволютивностью.

Врезка 5 А.Семенова.
Почувствовать себя такой дрозофилой несложно (и полезно).
Вспомним о "животном фашизме" высших животных, в том числе и нас, на который давно указывают этологи. "карикатурно" похожие на нас "уроды" выглядят куда отвратительней, чем совсем не похожие на нас существа.
Поэтому гипотеза происхождение нас от карикатурно-похожих на людей обезьян вызывала и продолжает вызывать инстинктивный, неосознанный, внутренний протест у огромного числа людей. Карикатура на Дарвина - яркий рецидив этого.
Можно сказать, что мы находимся под действием некое сильного обобщения найденного когда-то эволюцией - механизма поведенческого видообразования, который нас, по-видимому, "от обезьян" (неких давно вымерших гоминидов) и произвел за очень короткий период в ~5 миллионов лет (разобщил в отдельные виды быстрей, чем те потеряли способность скрещиваться).

И действительно. Нам неприятны именно похожие на нас "уроды". "Карикатуры" на нас. В противоположность этому мы не испытываем такого отвращения к далеким от нас (не являющимся на нас карикатурами) видам. Американские индейцы ничего не имели против, чтобы происходить от "благородных" животных: волков, медведей, орлов, лис, оленей… Звероподобные боги египтян никого не смешили, а вызывали уважение страх и трепет.

О вымираниях (возник вопрос из зала уже в процессе обсуждения).

То место, которое вид занимает на рельефе, само по себе может иметь разную степень устойчивости. Если яма глубокая (или пик высокий), то даже в случае сильного потрясения экосистемы вид может там удержаться. Если же адаптивный рельеф сглажен, то стоит ему немного наклониться (измениться) под действием внешнего фактора - популяция сильно меняется.
Эмпирически установлено, что если ключевые виды нашли глубокую "адаптивную яму", если сама экосистема в целом стабильна, то крупные катаклизмы не приводят к критическим изменениям.
В палеонтологической летописи были случаи, когда в планету попадал метеорит, порождавший настолько масштабные сдвиги сред обитаний, что на расстоянии половины земной окружности от места падения, волна выплескивала морских животных на гору высотой до полукилометра. Грубо говоря, метеорит падал на экваторе, а в Антарктике на гору выплескивался планктон. Но даже такие сильные удары не приводили к заметному сдвигу в составе биосферы.
Но в истории биосферы возникали периоды (как они возникали - отдельный разговор) когда биосфера становилась куда менее устойчива сама по себе (адаптивный рельеф "сглаживался"). В этом случае многие ключевые виды в экосистемах оказывались в неглубоких экологических нишах. И сравнительно небольшое потрясение приводило к полной смене состава биосферы.

Врезка 6 А.Семенова.

Процент вымирания морской фауны в течение фанерозоя. Для каждого интервала времени показано, какой процент существовавших тогда родов не дожил до следующего интервала. Показаны вымирания не всех родов, а лишь сохранившихся в окаменелостях Взято здесь.

То есть, с точки зрения этой парадигмы известные крупные катастрофы-вымирания в истории биосферы происходили не тогда когда случались крупные космические или геологические катаклизмы (катаклизмы в это момент случались, но они были вполне рядовые), а когда именно мелкий адаптивный рельеф стал причиной, спусковым крючком "потопа" (массового вымирания).

(вопрос из зала): Но были в эволюции материи и крупные фазовые переходы.
Переход от неживой к живой, от неразумного к разумного.
Можно ли их объяснить эволюцией?

С точки зрения концепции сильных обобщений это как раз не только можно сделать, но такие крупные скачки надо признать неизбежным результатом эволюции. Более того, без этого эволюция просто не может существовать. С точки зрения этой парадигмы все подобные скачки являются ситуацией, когда одна или несколько особей освоили новое сильное обобщение. То, что в классике называется фазовым переходом, здесь описывается как освоение системой нового сильного обобщения.

Врезка 7 А.Семенова.
Другое название в русскоязычной литературе данного явления, подобного фазового перехода - "ароморфоз"

Подробней смотреть здесь.

Для тех, кто освоил этот новый алгоритм, эффективная размерность пространства резко сокращается. Ровно настолько, насколько эффективно данное обобщение. Что соответственно увеличивает скорость эволюции.
Большинство фазовых переходов можно трактовать именно через появление новых сильных обобщений. В биологической эволюции, можно просто посмотреть какой алгоритм был освоен, чтобы совершить очередной фазовый скачек.
Причем, столкновение с фазовым переходом состоит из двух частей. Из негативной части и конструктивной. Они не обязательно сопровождают друг друга. Конструктивная случается, когда новое обобщение осваивается и мы говорим что произошел фазовый переход. А вторая (негативная) когда ситуация для фазового перехода появилась, например заполнено дно адаптивного "озера" (на некотором фитнес-ландшафте, где идет оптимизация не по максимуму, то есть по пикам, а по минимуму, по впадинам), а выйти за его пределы больше никакая популяция не может. Ситуация возникла, а новое сильное обобщение не возникло. В этом случае происходит либо вымирание, либо уступка ведущей эволюционной роли, либо еще что-то в этом роде (бег по кругу, зацикливание).

Как раз для данной парадигмы конструктивное разрешение негативной ситуации НЕ ЕСТЬ НЕИЗБЕЖНОЕ УСЛОВИЕ ЭВОЛЮЦИИ, потому что исходная размерность пространства настолько чудовищно, что даже за все время все бактерии столько вариантов не перепробовали. А путь эволюции лежит ТОЛЬКО через сильные обобщения.

Панов: возникновение обобщения не ведет к фазовому переходу. Нужно чтобы рельеф измельчал (появились условия, в которых обладатели сильного обобщения могут занять лидирующее положение). Например, протерозойская революция. Эвкариоты - это обобщения. Но условия возникли через полтора миллиарда лет, когда атмосфера отравилась кислородом. И вот тогда произошел фазовый переход и эвкариоты стали лидирующей силой.

Иногда фазовые переходы произойти в обратном порядке. Сначала сложатся условия, потом новая технология. Очень редко, но бывает.

Конец первой части.

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ

[alex_semenov]

Вторая часть конспекта доклада Владислава Голощапова, собственно и посвященная теме, объявленной в заглавии. Его можно было бы читать отдельно, если терминология и реплики вам понятны без прочтения первой части. Напомню, что синим - мои комментарии и врезки. Врезки синим цветов и мелким шрифтом можно вообще не читать. Я это записывал для себя.

Конспект доклада Владислава Голощапова

"Научно-технический прогресс человечества,
теоретические ограничения и пути дальнейшего развития"

Часть II
Эволюционное развитие цивилизации
как совокупности особей    

Точно таким же образом как мы рассматриваем эволюцию генов, можно рассматривать и эволюцию информационную. Эволюцию мемов.

Очередным сильным обобщением была возможность передачи мемов от существа к существу. Мемы - такие же алгоритмы, только кодированные не в генах, а в речи (слишком сильное обобщение, но при доле фантазии можно допустить).

Хотя работа мозга нам не ясна и вполне может быть, что он устроена очень сложно, но передаваемая от особи к особи информация легко дискретезируется и к ней можно применить ту же логику отбора, что и к генам очень уверенно, так как сами мемы гарантировано не содержат никаких квантовых эффектов и прочего, и прочего.
(достаточно грамотный уход от проклятой темы)

Это приводит к следующему обобщению.

Перове.

Тот фрагмент пространства знаний (на адаптивном ландшафте), что мы, человечество, нашло и исследовало за всю свою историю, прежде всего, ограничен нашей численностью.
Если посмотреть обобщенно, то площадь технологий (и знаний), освоенных человеком сильно ограничена численностью людей. Нас, людей на все области не хватает (вспоминается Лем и его "Сумма технологий").

Количество активных знаний, вокруг которых группируются ученые очень ограничено (своего рода локальные экстремумы на ландшафте знаний). И измеряется в количествах особей, владеющих этим знанием (поведением).

Второй вывод

Научная активность цивилизации - это, в сущности, тоже поисковая активность.
Популяция людей (по выражению автора) заливается и плещется в этаком озере.
Дакладчик где-то там переворачивает некий из ранее использованных им графиков и говорит, что мы получаем некое озеро и теперь мы видимо должны искать минимум, а не максимум. Лучшего озера в качестве иллюстрации мысли автора, чем некий кратер я не нашел.

Время от времени с помощью генетических или социальных технологий из озера выбрасывается исследовательские группы в 5-6 особей (а нет ли там каких-то интересных решений?), где она благополучно погибнет, но иногда группа может все же обнаружить что-то интересное.
Но в целом, в настоявший момент (что подтверждается экономикой) у человечества кончились области, которые можно было бы исследовать и при этом они окупались.

То есть, для каждой численности популяции существует свой максимум территории адаптивного пространства, которую эта популяция может освоить. Численность человечества зафиксировалась (близка к максимуму). Более 10 миллиардов вряд ли нас уже будет. Практически всю прибрежную линию, за исключением трех технологий мы уже исследовали.
Остались:

1 Искусственный интеллект
2 Генная инженерия
3 Социальное конструирование
Гораздо раньше, я себе подобное крайне умозрительное озеро представляю как "озеро Мандельброта" по давней своей аналогии:

Замечательным совершенно случайным совпадением тут является то, что если под озером, где "плещется" наша цивилизация понимать, центральную часть множества, то мы обнаруживаем как раз еще три (по числу областей которые назвал Голощапов) боковые мини-области, куда мы вроде как могли бы еще проникнуть. При этом самой крупную (многообещающую) я бы ассоциировал с искусственным интеллектов, две боковых - с биологией и социальными технологиями.
Разумеется, это все только игра воображения. Не стоит тут искать некого действительного смысла.

У нас чуть-чуть осталось на рост вычислительных мощностей, но закон Мура уже на исходе (10-20 лет, не более). Если мы перейдем на наноэлектронику у нас осталось три порядка (от существующих размеров). Частоту уже увеличить не получится. Длина волны электрона в материале уже сравнима с размерами вентилей. Оптика не спасает (у оптики длина волны еще больше). В общем, пределы уже видны. Мы с вами точно застанем конец закона Мура при своей жизни.

Социальные технологии с точки зрения генетического поиска.

Допустим, все особи получают алгоритм (некое корпоративное поведение) который позволяет направить поисковую активность группу особей в некоторую сторону, за пределы текшего озера.
При разных социальных технологиях были разные приемы. В СССР были склонны забрасывать по градиенту (предсказанному учеными) и более крупными партиям особей, мелкобуржуазный капитализм 80-х забрасывал более мелкие партии и несколько более бессистемно. Способы отличаются - смысл один. Раскидывая "языки" таким вот образом, человечество не нашло ничего интересного в округе уже освоенного, чтобы оно окупалось. Это не значит, что мы перестали получать интересные решения. Пространство огромное, найти новые знания можно всегда. Проблема в том что, мы перестали находить хорошие решения, которые окупались бы, давали эффект для всего общества.

Пример. Давно уже есть 8 типов летающих автомобилей, из которых 3 сертифицированы, но мы на автомобилях не летаем. Потому что при нашем укладе эти автомобили не окупаются, хотя построить мы их можем.

Рельеф по которому передвигается популяция не статичен ("нифига себе!" - написал я, составляя черновик на слух, но уже комментируя первую часть, я понял что все логично). Там возникает ряд процессов и наиболее яркий в том, что заброшенные в некоторую область особи ее продавливают. (почему? По всей видимости ко-эволюция) Кроме того, есть максимальная плотность особей в некотором пространстве ("продавливание" ландшафта упирается в ограничение).
Мы можем забросить 5-6 особей в некую интересную область, и они построят, например, этот автомобиль, но существование этого автомобиля будет невыгодно другим особям. Остальные за ними не пойдут. Это место слишком узкое.

(что он показывает на картинках дальше тяжело понять)

…основная популяция. Группа, которая получила финансирование, забрасывается и находится лужица. Сама лужица выше популяции и она туда не перебирается. СССР забрасывает 10 000 комсомольцев и, если это возможно, они продавливают рельеф до общего уровня.
Это один путь. С другой точки зрения… (что-то двигают).
…либо прогибается, либо нет … лужица так и плещется (тот случай когда на слух понять смысл не удалось. Слишком мало информации).
Так произошло с IТ технологиями.
В данный момент, если убрать надлежащее финансирование IТ-технологии просто рассасываются. Современные мощности по передаче данных в Америке нагружены на 5% (!!!!Крайне интересные данные! Это действительно так? Гм… Если так, то это очень хорошо стыкуется с другими авторами, например с Хазиным)

В чем характер того кризиса, в котором человечество оказалось?
Мы не нашли прохода в новую область.
Мы на дне адаптивного озера. Новая граница находится на достаточно большом расстоянии, чтобы при нынешней популяции мы могли к ней выбраться (до нее расшириться). Если ситуация кардинально не изменится, ни в какой дальний космос мы не выйдем.

Еще интересный момент. Если вы в какую-то область вкинете много особей, они продавливая ее в какой-то момент натыкаются на "дно". Так случилось с ядерными технологиями. На планете для нее не хватает уже урана. Мы на 30% потребляем урана больше, чем добываем (скорей всего имеется в виду классическая технология обогащения).

При достижении "дна", в популяции случается ряд драматических процессов.
Большое количество особей обнаруживает, что они находятся выше "уровня моря" и они начинают скатываться в более адаптивные формы. Вы были ученым, стали торговать сосисками или занялись программированием.

Второй неприятный процесс. Последние 300 лет мы в основном росли в стороны. И те представители, которые хотели занимать более злачные места, искали места на краях и откусывали себе куски там. Сейчас такая ситуация кончилась, а те самые особи никуда не делись. И, по всей видимости, основным видом их деятельности теперь станет не поиск нового, а контроль старого. Стабилизация. О чем в экономике уже давно говорят.
Картина безрадостная.

Тут сразу можно предложить возможный вариант ответа на молчание космоса: в межзвездном общении может и не быть адаптивного пика (проще говоря, нет смысла этим заниматься). Это занятие просто не окупается.

У человечества (как был сказано выше) остались три области, куда можно попробовать расширяться.

Три области возможного развития

Первая область
Искусственный интеллект.



Надежды что мы возьмем эту проблему "грубой силой" уже давно улетучились. Все осознали сложность задачи. Для человеческого мозга природе потребовалось 4 миллиона лет и популяция в 100 000 особей, чтобы получить не только необходимую "аппаратную" вычислительную мощность мозга (к которой мы уже подходим) но и найти эффективные алгоритмы для него.
Площадь поисковой активности (количество точек) - это вся территория возможной конструкции мозга, которую наши предки ощупали равна вот такой величине (как я понял, он умножает популяцию на корень из числа поколений). Мы и наши соседи имели примерно одинаковую мощность прощупывания, но мы решение нашли, а они нет.

Уточнение от А Семенова.

Тут в зале сразу возникли вопросы. Как разъяснил Голощапов, цифра в 100 000 - это эффективная популяция. То есть, это количество действительно уникальных вариантов человеческих особей по геному (от 10 до 100% отличий). Если это так - то очень интересная цифра! Голощапов заявил, что 4 миллиона лет назад мы отделились от последней ветке гоминидов. В итоге и с этой цифрой потом спорили. Но принципиальной разницы, я думаю, она не имеет.
Интересен сам подход к оценке "ощупанного" нашим видом пространства.
Панов спросил, почему надо умножать то на это? Итоговый ответ: количество особей надо умножать на корень из числа поколений (попыток найти решение), ибо речь идет о случайном блуждании:

Мои личные прикидки. Если поколение 20 лет, то за 4 000 000 лет получаем 200 000 поколений. Итого: 100 000 * корень (200 000) = 45 000 000 проверенных точек пространства поиска. Не бог весть сколько много, надо сказать! Если переводить на пространство битовых программ, это… log₂ (45 000 000)~ 26 бит.
Но тут надо учитывать, что наш геном отличается не более чем на 1% от геном шимпанзе. То есть отличие разума от неразума не более 1%. Но как работает мозг шимпанзе мы, по сути, тоже не знаем. То есть комбинаторная сложность мозга вообще (даже мозга позвоночных) для нас остается чудовищно-непостижимой. И в конечном итоге Голощапов прав. Хотя за 4 миллиона лет мозг разумного существа мало изменился по сравнению с мозгом неразумного (кстати, ниже он об этом говорит), но мы ведь не понимаем работу любого мозга. Не только интеллектуального. Мы не понимаем работу даже мозга лягушки.

Общий смысл в следующем: для того чтобы найти эффективную конструкцию мозга нужно не просто построить соответствующей мощности вычислительный агрегат, но еще затратить какое-то количество ресурсов на освоение (понимание) деталей конструкции этого агрегата. (абсолютно согласен с этим замечанием!)
Аппаратно мы приблизились. Но мы по-прежнему не понимаем как все это работает.

Наши нынешние возможность по построению ИИ отличаются от наших потребностей очень сильно (на такую вот цифру). Пока не видно сильных обобщений, которые бы позволили уменьшить размерность пространства поиска чтобы можно было сказать, что нам потребуется в 1000 раз меньше пространства.

Простое копирование (моделирование мозга "в лоб") мало что само по себе даст.
Его надо делать, только в надежде получить из него сильное обобщение.
Может быть, мы получим первое сильное обобщение, если мы сможем скопировать нервную систему хотя бы комара. Пока же не получается скопировать нервную систему даже нематоды.
Ремарка А. Семенова о нематоде.

У Панова, который сильно сомневается в концепции сильного ИИ, эта нематода всплывает очень часто на семинарах. Голощапов тоже привел нашу неспособность адекватно симулировать нервную систему даже нематоды в качестве примера того, как далеки мы от симуляции работы человеческого мозга. Поэтому я хочу сделать замечание.
То, что примитивная нервная система нематоды состоит из малого числа нейронов, как раз и может определять СЛОЖНОЕ поведение отдельных нейронов. Вспомним, что многие одноклеточные вообще не имея нервной системы, тоже ведут себя крайне сложно, даже имитируя порой "память" (но более тщательные эксперименты показывают, что памяти там нет).
Поэтому, нервная система нематоды, состоящая из малого числа нервных клеток, может быть (в силу малости числа таких клеток) все еще состоят из не достаточно специализирована единиц. Поэтому эти сотни нейронов каждый в отдельности себя ведет очень сложно. Но это не значит, что и миллиарды нейронов в более продвинутом мозге каждый будут вести себя так же сложно.
Возможно, что попытка смоделировать нематоду в силу простоты ее нервной системы была изначально глупая. Да, нейронов у нее мало. Но может поэтому как раз каждый нейрон нематоды ведет себя очень сложно. Именно потому, что их мало!
По мере увеличения числа нейронов мозга, по мере специализации их функции, поведение каждого, СКОРЕЙ ВСЕГО, упрощается. Сложность делегируется от собственно клетки к структуре, которую они составляют.
Это - логично. По сути речь идет о дегенерации. О скатывании вниз.
Это чем-то напоминает эволюцию людских сообществ. В первобытном племени из 500 человек каждый был значимой единицей и от поведения каждого (его интеллекта) зависело немало. Но в индустриальном мире из миллиарда человека, каждый из нас - малозначительный винтик-функция. И достаточно тупой винтик.
Так что пример с нематодой, на мой взгляд, может оказаться величайшим заблуждением.
У нас отсутствует некоторое количество необходимых сильных обобщений и мы пока вынуждены искать на этом пространстве вслепую (очень-очень долго и практически безуспешно).

То есть, мы погрязли в комбинаторной сложности мозга. Даже если там нет никаких чудес, мы очень еще далеки от построения реального ИИ, ибо не имеем даже первых сильных обобщений, а их надо еще очень много.
Одного прорыва в понимании разума тут мало.

За последние 30 лет (даже 50!) мы не смогли пока найти таких сильных обобщений.

(даже самое общее, базовое, можно сказать, нулевое сильное обобщение, выдвинутое Тьюрингом и сформулированное в виде гипотеза Ньюэлла-Саймона, теперь поставлено под сомнение сторонниками Пенроуза).

От решения проблемы ИИ нас отделяет не один шаг и даже не сто…

(Еще тонкость. Эти шаги скорей всего пока видятся как удовлетворение чисто академического интереса неизвестно за чей счет. Люди пока не то что не видят реальной выгоды от этих шагов, но даже опасаются успеха! То есть пространство, поиска мало того, что огромно, но решение, с нашим теперешним пространством знаний, видимо, и НЕ СВЯЗАНО. Поэтому глупо наедятся, что мы сможем построить машинный разум, строя его вслепую, на что по-прежнему оптимисты наивно и надеются, ожидая технологической сингулярности к середине XXI века)

Вторая область.
Генная инженерия.



Здесь ситуация тоже безрадостная.
Геном прочитали. И надеялись, что вот теперь мы сможем разобраться и радостно пользоваться (финансировалось это, вообще, страховыми компаниями в надежде найти более мощные методы оптимизации).

Но ситуация следующая. Если количество прочитанного генома (фрагментов) увеличивается по экспоненте, то количество понятого генома развивается по … (полиноме? На слух определить было сложно).
Количество научных работ (описаний действующий механизмов белка, сигнальной цепочки, понимания что кодирует этот участок ДНК) растет очень медленно. Пока понято порядка 1/1000 от прочитанного. При этом, год от года количество результативных работ сохраняется постоянны, а финансирование растет.
(Голощапов все это разъясняет на неком график взятом из некой лекции Маркова.)
Опять же, это связано с тем, что мы не обладаем для генетических механизмов сильными обобщениями.
Еще Лем описывал такой феномен: финансирование растет, а количество знаний не увеличивается. У вас есть знание (опорная точка) далее вы начинаете привязывать к нему другие (ближайшие). Это такая же поисковая активность. И чем большую площадь вы пытаетесь так покрыть (занять), тем подобная работа идет медленнее.
При кажущейся однотипности задачи (и это белок, это белок, это белок) на самом деле сделать задачи однотипными (упаковать сильным обобщением) не получается.

Пока у нас есть только пара сильных обобщений в области биологии, за которые дали три последние нобелевские премии. Последняя - способ к любому белку привязать светящийся фрагмент, что позволяет понять в каких клетках экспрессируется данный белок. Предпоследняя работа, позволяла вставлять и удалять любой ген, что дает возможность более прицельно работать с геномом (сделать задачи более однотипными). Благодаря этому скорость исследований выросла, но она уже стабилизировалась на определенном уровне. Этих обобщений явно не достаточно.

Вторая проблема - человечество явно не торопится применять даже уже полученные знания в области биологии.

Третья точка роста.
Социальные технологии и моральные ограничения.



Допустим, у вас имеется один способ жизни (например древний Рим) и это хороший способ.
С ростом численности жители достигают некого дна (оптимума) и жизнь больше не улучшается. Возникает потребность найти новый способ.
Забрасывать небольшую группу - глупо. Они не продавят рельеф…
Для этого придумана специальная технология. Берется и отгораживается некое пространство ЗАПРЕТАМИ. Говориться: на этом кустке существовать запрещено (так НЕЛЬЗЯ делать). Можно сказать, что рельеф приподнялся в этой области, либо перешли в иную систему координат и рельеф отличается.

Пример подобной загородки: "Не убий" в христианстве (новая система запретов). Убийство раба в Риме не считалось убийством. Введение новой социальной технологии на некотором отдельном участке позволило сделать более выгодное новую технологию (говорят: снизить расходы на экономическую операцию). В итоге какие-то участки рельефа делают более низкими, а какие-то более высокими.
То есть используется способ манипулирования рельефом.
(пример от Хазина - запрет на мануфактурное производство в средневековой Европе до 16-го века - это искусственно введенный запрет, стабилизировавший средневековый уклад тысячелетие).

Еще особенность. Моральные ограничения часто уничтожали целую область существования чтобы вдавить популяцию в соседнюю область, где уровень существования вообще говоря выше.
Например. Меньшее количество убийств сейчас. Это нас выдавило в ситуацию, где человек не обязан иметь много детей. Рожать надо меньше и становятся доступными более сложные технологические уклады.
При детской смертности 50% более сложный технологический уклад организовать почти невозможно. Оплатить университет всем 10 детям нельзя, а родить меньше 10 детей тоже нельзя.
То есть, накладывая социальные запреты, мы "поддомкрачиваем" рельеф и заставляем наше озеро выливаться в более удобное для нас место.

Нынешнее наше озеро где мы находимся, "поддомкрачено со многих сторон.

Сняв одно моральное ограничение, можно увидеть насколько радостно мы бросаемся в эту сторону. Пример - Новый Орлеан. Исчезла на три для полиция - полное разграбление города.

И так. Два пути (ИИ и генетика) перспективны, но мало что дают сейчас. Есть еще солнечная энергетика (как считает автор) но это тоже мало что даст (вилами по воде).

Остается третий путь смена образа жизни, изменение набора социальных технологий.

Что здесь наиболее вероятно?

Когда цивилизация сталкивается с дном, в ней происходит целый ряд интересных процессов. Наступает постмодернизм. Система ведет себя неоднородно.
В процессе поиска разные государства снимают разные ограничения. Например, Румыния недавно заявила, что брак - это союз мужчины и женины.
Крамола!
Разные страны будут откидывать разные ограничения. Кто-то откинет ограничения на фашизм, кто-то возвратит гомофобию, кто-то возродит запрет на эксплуатацию человека человеком, а потом они возьмут и посоревнуются.
В результате выяснится, что одна из групп имеет преимущество и все туда перетекут.
При этом варианты отбрасывания барьеров-ограничителей без приобретения новых, имеют мало перспектив. Если вы отказываетесь от какого-то ограничения, то мы в том месте уже были и неплохо его осмотрели.
Это значит, что надо вводить новые запреты или снимать запреты с тех областей, которые мы никогда не исследовали, например, запрет на евгенику.
(ее исследовали, но инструментарий был непригоден).

Что может произойти?

Существование популяции характеризуется, грубо говоря, степенью эксплуатации отдельной особи. Сколько совокупного ресурса отбирается в общую кассу и как они распределяются? Если мы более-менее непредвзято посмотрим на историю развития человечества, то обнаружим, что уровень этого самого отбора непрерывно растет.
Если нам кажется что мы с веками становимся все более и более свободны, то это потому, что нам все проще и проще удовлетворять простейшие потребности, но при этом процент отторгаемого как минимум не уменьшается.

(реплика из зала: к звездам полетим?)
При нынешней ситуации я думаю только через евгенику.

Из всего этого следует несколько печальных выводов

Научная деятельность, как мы ее знаем, в большинстве областей заканчивается и там скоро наступит полный постмодернизм. Уже нынешняя ситуация в изобретательстве скорей напоминает модерн в искусстве 19-го века.

Второй печальный вывод что приемлемых способов выхода в космос мы не нашли и по-видимому уже не найдем. При этом самое узкое место - выведение (выход из глубокой гравитационной ямы). (гм.. ниже Голощапов указывает другое, куда более узкое место, на мой взгляд. Как раз выведение тут - второстепенно)

По нашей цивилизации в целом.

Наша цивилизация в данный момент очень больно стукнется о порог технологического развития. Нас "поколбасит"… Наступит сингулярность в плохом смысле (не в том смысле, что открыли все, а в том что мы отрыли все что могли, а нам еще дальше жить).
Нас ждут большие социальные перемены и появление социальных организаций с более глубокой эксплуатацией. И это не обязательно плохо. Возможны и положительные варианты такого ужесточения. Например, может развиться нейроэкономика. Развитие экономики на основании рациональных решений человека.
То есть. Скорей всего ужесточение уровня эксплуатации, скорей всего де?ализация (не разобрал слова) и окажемся в космосе только если одно из трех направлений даст хороший скачек в будущем.
Либо мы создадим ИИ, либо у нас появится биологически ориентированная цивилизация (если достижения биологии позволят увеличить численность людей на пол порядка) то количество территории, площадь дна "озера", которое мы сможем занять увеличится и на новых границах вполне может найтись интересная технология.
Но как это можно сделать? Какие генномодифицированные дрожжи смогут производить биомассу с такой скоростью. Мы и так уже потребляем 10 % всей биопродукции биосферы.
И третья возможность - появление некого социального явления, который повысит уровень эксплуатации и резко повысить ресурс доступный для кооперативного распоряжения 10 миллиардов (7-8).

Это же дает ответ на вопрос кого мы можем встретить там, в космосе.

Адаптивный рельеф вообще мало зависит от того, сколько у вас ног и рук. Инопланетяне совершенно не обязаны быть гуманоидами, но при этом наверняка используют огонь. Наша вселенная устроена так, что некоторыми физическими законами воспользоваться очень легко, а некоторыми другими - очень трудно.
Злоупотребить гравитацией очень трудно. Злоупотребить электричеством - пожалуйста. Поэтому инопланетяне с высокой вероятностью используют тот же набор технологий, что и мы и скорей всего социальных технологий - тоже.
Способы кооперативного устройства, используемые людьми, носят очень древний характер. Именно сам принцип кооперации (это не значит, что они имеют то же государственное устройство). Но сами принципы, типа, социальный альтруизм, очень универсальны.
Скорей всего они социальные животные. Несоциальное животное не способно развить сложное поведение.

Вот и все.
Конец доклада

Далее пошли вопросы (жирным курсивом):

Вопрос: Войны. Что с войнами?
(реплика из президиума: Агрессия и прогресс -однокоренные)

Голощапов:
Человек не совершал (какой-то сильный) качественный скачек (от неразума к разуму). И есть серьезное подозрение о том, ЧТО стало причиной, почему у нас гораздо больше мозгов, чем надо для выживания.
Есть подозрение, что наш вид имеет гораздо больше мозгов чем нужно для нашего существования в природе. Есть подозрение, что для того, что бы мы пришли в процессе эволюции к такому адаптивному пику, нужно оказаться в условиях, когда зачем-то вам нужно гораздо больше мозгов чем нужно для выживания. Мы это место нашли через рост группы и интенсивное групповое выживание. То есть нам нужно воевать друг с другом, нам нужно друг друга обманывать на почве совместной кооперации и разгадывать обман. Это потребовало гораздо более мощный мозг, чем без этого, и открыло возможность для освоения более сложных технологий (цивилизации) как побочный эффект.
Война как способ реализации нас, по всей видимости, является необходимым для развития и в первую очередь той самой естественной формы кооперации, под которую настроено человечество.

Поэтому.
Даже если случится ядерная война, то это могло бы стать для нас выходом. Всех ядерная война не уничтожит, а если открывается ниша, то биологический вид быстро ее заполняет. Любой вид, дорвавшись до ниши, растет по экспоненте, а человечество вообще по гиперболе.
Если с нами случится ядерная война, конечно, нам будет плохо, но до численности на порядок меньше мы восстановимся за тысячелетия. В масштабах тех процессов, о которых идет речь - это ерунда.
Экология гораздо более устойчива к ударам, чем нам раньше казалось, а ядерная зима - куда менее возможна из-за снижения числа зарядов. И вообще, есть механизмы социального недопущения к власти маньяков.

Вопрос:
На биологической эволюции идеи хорошо демонстрируются, а с социальными сложней ибо способ кодирования социальной информации не до конца ясен.

(здесь началось повторное обсуждение идей сильных обобщений для биологии и программирования, которое я перенес в первую часть этого конспекта. Здесь я оставлю только фразу из конца этого возврата к азам. Для связки)

Голощапов:
. . .
Введение этих терминов дает возможность обсуждать эволюцию через некоторые качественные термины, которые позволяют некоторые очень сложные процессы объяснить простыми словами.
В случае НТП и цивилизации эти абстракции вводятся для того чтобы мы могли взглянуть на сложные цивилизациионные процессы в ином ракурсе, как на эволюционный процесс, понять некоторые общие механизмы и границы этих процессов, ранее незаметные, и сделать из этого выводы о нашем настоящем и будущем.

Вопрос-уточнение от Панова:
Из парадигмы вытекает, что если мы встречаем инопланетян, то с наибольшей вероятностью это будет:

1 Либо искусственный разум
2. Либо генномодифицированные существа
3. либо некое социальное образование, которое с нашей точки зрения будет выглядеть глубоко аморальным.

Голощапов:
Я сказал бы, что тут не три а две возможности. Либо 1 и 3 либо 2 и 3. Скорее всего одного перехода им не хватит чтобы выплеснуться в космос.

Если мы кого-то встретим, то это будет либо кто-то очень многочисленный (конкурентный внутри группы?) с непонятными для нас способами социальной организации, либо с искусственным интеллектом.

У Панова возник вопрос об аватарах (пресловутая программа аватаризации).

Голощапов:
Аватаризация - редкая попытка забросить новую группу (выбросить язык). Скорей всего безуспешная. Остается неясным как аватаризация увеличит популяцию (и занимаемую площадь).
Ограничения, накладываемые телом не только ограничения но и сильное обобщение. Разум эволюционировал с телом. Человек развил свой интеллект постольку, поскольку он столкнулся с тем набором ограничений тела, с которым он столкнулся.
Некоторые из них (срок жизни, количество оставляемых потомков) нам в отдельности не нравится, но для популяции в целом это очень выгодные параметры.
Если, например, рождаемость для каждого возрастет в два раза, с точки зрения научной поисковая активность, та может и возрастет, а с точки зрения биологической упадет.
В общем, прямые выгоды от процесса не очевидна.
Кроме того аватаризация повышает операционную стоимость одного индивида.

Еще вопрос от Панова. Если людям грозит космическая катастрофа и люди все ресурсы бросаются на космос, проблема выхода из колыбели решается? Человечество получает выход в космос?

Голощапов.
Любая цивилизация, развивая социальные технологии, повышает кооперативность человека. То есть повышается процент, который цивилизация отбирает у индивидуума. Но он лимитируется, во-первых, тем сколько человек готов отдать (при данных условиях). При появлении сильной внешней угрозы, та станет мощнейшим фактором мобилизации. Это изменение координат, в которых мы живем. Нужна мощная социальная система, которая вас мотивирует (например, напугает).

Развитие космической индустрии возможно только при соответствующих социальных подвижках. Скажем мощную космическую транспортную систему можно построить, увеличив вложения тута в разы. Готово ли общество пойти на это? Нужна сильная социальная мобилизация, и, видимо, не очень добровольно.

Перове - мобилизация отбирающая существенный процент…
Второе - строит космическую инфраструктуру.
И далее, самое главное возникает неопределенность в вашей ситуации - никто не знает, сможет ли космос сам себя окупить?

Биологическое существо снижает энтропию локально постольку, поскольку мимо него идет энергетический поток. По сути он наваривается (? ? ?) на неком биохимическом процессе. Наша масса может быть в несколько раз больше чем этот биохимический процесс, но в зависимости от нашего техноуровня, наша собственная масса это масштаб биотехнического процесса помноженного на некоторый множитель. При нашем уровне технологий мы можем иметь людей суммарной массой, там, в 50 раз больше, чем растет травы на Земле или в 20 раз.
В чем проблема? Даже на Земле есть области, которые нет смысла осваивать, потому что там нет достаточного для этого биопроцесса. В космосе с этим еще хуже. Биохимические процессы там настолько слабые, что наше независимое от Земли существование там просто невозможно.
(длинное обсуждение герия-3 я все опустил)
В общем, выплеснувшись в космос, и не найдя за что там зацепиться, мы откатимся назад.

Кто-то заметил, что в зале уже осталось всего 5 человек. Были выступления, которые мне показались не очень интересными. Опять начался разговор о языке общения, мол сложно понять. Голощапов возражал:

Сам по себе язык на котором объясняется концепция сильных обобщений, по сути сам является сильным обобщением. То есть это уже и есть язык междисциплинарного общения.

Последняя интересная мне реплика Голощапова:

Конец науки не следует из концепции, но экономические пределы достигнуты.

Конец конспекта

ВНИМАНИЕ! НАСТОЯТЕЛЬНО РЕКОМЕНДУЮ ВСЕ ЖЕ ПРОСЛУШАТЬ ОРИГИНАЛ ДОКЛАДА. МОЙ КОНСПЕКТ НЕ СТЕНОГРАММА - ЭТО ВЫЖИМКА ТОГО, ЧТО Я ПОСЧИТАЛ ВАЖНЫМ ДЛЯ СЕБЯ. ПОЭТОМУ ВЫ МОЖЕТЕ В ОРИГИНАЛЬНОМ ТЕКСТЕ УЛОВИТЬ ЧТО-ТО ВАЖНОЕ ДЛЯ ВАС, ЧТО Я УПУСТИЛ ИЛИ ПОНЯЛ НЕ ТАК.

Аудиозапись доклада, лежит на сайте НКЦ SETI
Сам доклад на данной аудиозаписи начинается с 18:15

[alex_semenov]

Для тех, кому режет глаз многочисленные оговорки и ошибки в тексте выше.
Я самые вопиющие вроде подправил. Но все остальное не стал.
Сегодня (9.11.2013) я выложил этот же конспект у себя в ЖЖ.
Вычитанный.
Даю кросспост:
http://alex-semenov.livejournal.com/12450.html

Но я рассчитываю, что оснавное обсуждение будет здесь. Там я не хотел бы иметь столпотворения подобному местному. Если начнется - я закрою возможность там для комментариев. Неинтересные МНЕ комментарии я просто буду удалять.

*********************************

ИНТЕРЕСНЫЕ (НА МОЙ ВЗГЛЯД) КОММЕНТАРИИ  И ПОЛЕЗНАЯ ИНФОРМАЦИЯ,
ВОЗНИКШИЕ ВО ВРЕМЯ ОБСУЖДЕНИЯ НИЖЕ.

Теория прерывистого равновесия.
https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,112771.msg2636743.html#msg2636743

Диплоидность генома. как пример и контрпример сильному обобщению
https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,112771.msg2636882.html#msg2636882

[Проходящий Кот]

А с автором не пробовали связаться?

В Интернете определить его оказалось довольно сложно.....

[VimanaPro]

В своё время, по наивности, решил "пожалеть" своего знакомого, и поныне продающего/покупающего акции компаний. Спросил его о том не утомляет ли его многочасовые просмотры Блумберга и CNBC ? ответ поразил своей простотой и очевидностью.
выигрывает максимум десять процентов (иногда больше, иногда меньше). Невозможно выиграть десяти процентам игроков у девяноста процентов игроков, если 9/10 игроков следуют советам, которые дают те же Блумберг и CNBC.
Кажется у Азимова есть такая мысль, что для того, чтобы какой-нибудь (математически) просчитанный социальный проект оказался успешным объекты ни в коем случае не должны догадываться о существовании такого проекта. Как пример удачного проекта - IV Рейх Европейское Сообщество, о целях которого никто не подозревал (  кроме инициаторов проекта) пол-века назад. Естественно, что реализация успешного проекта желательна с дезориентирущей субъектов проекта сопровождающей "объективной" информацией как от аффилированных так и от независимых источников. По- простому, нужна "ДЕЗА".

Что по теме ? Доклад малоизвестного Владислава Голощапова с выводами об экономической стагнации, предстоящем коллапсе и эволюционной "чернухе". И ? Кто-то уже побежал за солью и спичками для себя и своих пра-правнуков ? Сотни миллионов занимаются воплощением в жизнь социального проекта, о котором ни они, ни их дети понятия не имеют и не должны иметь, точно также как и автор доклада, реально не представляющий ничьи интересы (надеюсь на это). Говоря и показывая на таблицы и диаграммы при некотором опыте, можно протолкнуть любую "идею", особенно если она созвучна и оправдывает. Критерий же верности - дела и поступки.

Космос и космические исследования (наука). По  версии докладчика, озвученной авторитетом Семёновым, космос для человечества в будущем - закрыт. Но в том-то и дело, что позиция и мнение докладчика не влияет на сами исследования ни на их финансирование. Это его личное/неличное мнение, высказанное для Семёнова в убедительно-заинтересованной форме, не более того. Поступки и дела страны, лидирующей в исследовании космоса говорят об обратном. Вкладываются огромные средства не только в текущий околоземный гражданский/военный космос но и в средне-срочный (автоматы к дальним планетам) и долгосрочный (поиск экзопланет, картографирование Млечного Пути). Сотни тысяч людей делают настоящее ДЕЛО. Тем же у кого это дело не получается, приятно послушать о том, что дескать "всё равно в перспективе ничего у них не должно получиться". Сомнительное оправдание собственного бездействия.

имхо. интересно, что будете отвечать своим Внукам, которые скажут вам в лицо, что "это вы страну проср...", будете ссылаться на доклад Владислава Голощапова (типа бес попутал) ?

[Проходящий Кот]

По мне теоретическое рассмотрение эволюции вполне заслуживает внимание.
Но вывод о судьбе цивилизации из них никак не следует, он оказывается  воздушным.....

[Кремальера]

Это же дает ответ на вопрос кого мы можем встретить там, в космосе.

Скорей всего они социальные животные. Несоциальное животное не способно развить сложное поведение.

Стало быть я правильно представляю наших соседей.Подслеповатые глизейские хомяки с экстраординарной устойчивостью к СО2-вообщем мечта подплава. :DЧто же до темы,то респект Александру за усидчивость и конспект с картинками,я лично на слух такие сурёзные вещи не воспринимаю.Автор ,в резюме к докладу,дает три вектора в рамках которых цивилизация могла продолжать поступательное движение.Но в реале он вожделеет четвертого(пассаж в финале это подчеркивает)-хомо спасет контакт.То бишь :мы клякс понаставили ,что могли все выучили,где вы педагоги?Ткните в новую страницу и желательно не сильно порите розгами за прошедший невыученный материал.

[VimanaPro]

@Кремальера
В докладе Голощапова обязательным условием "выплёскивания в космос" является пункт 3:

3. либо некое социальное образование, которое с нашей точки зрения будет выглядеть глубоко аморальным.

То есть говорится открыто: хочешь свободы и гуманизма - в космос не ходи, придётся пожертвовать почти всем. Ну а для тех, кто всё-таки упорствует напоследок заготовлено:

В общем, выплеснувшись в космос, и не найдя за что там зацепиться, мы откатимся назад.

То есть жертвы твои, дружок, будут напрасны по-любому.

Ясно как Божий день. Те забугорные пацаны, которые доклада не читали, которые выйдут по своему незнанию сокровенной сути эволюции в космос и будут дальше продолжать своё ДЕЛО, развивая и совершенствуя новые технологии, оставят для остальных только СЛОВО. "Боливар не вынесет двоих"(с).

А может сегодня ещё не поздно сделать то, что надо было сделать вчера ? http://www.pseudology.org/Documets/Prikaz_227.htm

Поэтому надо в корне пресекать разговоры о том, что мы имеем возможность без конца отступать, что у нас много территории, страна наша велика и богата, населения много, хлеба всегда будет в избытке. Такие разговоры являются лживыми и вредными, они ослабляют нас и усиливают врага, ибо если не прекратим отступления, останемся без хлеба, без топлива, без металла, без сырья, без фабрик и заводов, без железных дорог. Из этого следует, что пора кончить отступление ...

Нельзя терпеть дальше, когда командиры, комиссары, политработники допускают, чтобы несколько паникеров определяли положение на поле боя, чтобы они увлекали в отступление других бойцов и открывали фронт врагу. Паникеры и трусы должны истребляться на месте.

.

[alex_semenov]

VimanaPro, перестаньте кликушествовать и негодовать!
Я понимаю что "вам за державу обидно".

Но ПО СУЩЕСВУ  доклада есть что возразить?

[VimanaPro]

VimanaPro, перестаньте кликушествовать и негодовать!
Я понимаю что "вам за державу обидно".

Но ПО СУЩЕСВУ  доклада есть что возразить?

Существа то нет (конструктивного).
Точнее оно есть. Это стремление убедить колеблющихся в своём выборе действий "нетолстолобиков" в тщетности их намерений, связанных с прогрессом, целенаправленная деморализующая демагогия. Непонятно, Вы один или Вас тоже несколько (один Семёнов - в этой теме про кризис человечества, другой Семёнов - в теме про звездолёты) ? Так Вы за них или за нас вообще ?

VimanaPro за "державу" не обидно по причине Российского негражданства. За человечество обидно, точнее категорично агрессивно против растрачивания бесценного времени на рассмотрение реальности/нереальности перехода человечества к более продвинутому состоянию вместо активных действий. Не скажу, что одобряю обсуждение возможностей построения тихоходных звездолётов (пилотируемых или автоматов) - не моё, но это намного лучше, чем обсуждать почему мы никуда не полетим и от чего потом загнёмся

имхо. так понимаю, что стандартные по тоннажу шокирующе-эпатирущие сообщения уже заранее заготовлены и "стоят в предстартовой готовности", а тут "посторонние на территории"; мешают стрельбам ?

[AlexAV]

Не скажу, что одобряю обсуждение возможностей построения тихоходных звездолётов (пилотируемых или автоматов) - не моё

А что тут одобрять? На существующих физических принципах при разумных технических допущениях ничего другого не получается в принципе. Или летим так… или вообще никуда не летим.

[VimanaPro]

Не скажу, что одобряю обсуждение возможностей построения тихоходных звездолётов (пилотируемых или автоматов) - не моё

А что тут одобрять? На существующих физических принципах при разумных технических допущениях ничего другого не получается в принципе. Или летим так… или вообще никуда не летим.

В этой теме предлагается обсудить почему не летим вообще никуда, последняя реплика однозначна

Конец науки не следует из концепции, но экономические пределы достигнуты.

[Кремальера]

В докладе Голощапова обязательным условием "выплёскивания в космос" является пункт 3:
Цитировать (выделенное)
3. либо некое социальное образование, которое с нашей точки зрения будет выглядеть глубоко аморальным.

Да-да ,западная демократия- неподходящая для космоса конструкция,рулят квазикорпоративизм и разнообразные нацисткие тарелки на Луне.В этом смысле автор пришел к тому же ,что обрисовал Ефремов в "Часе Быка".Первыми покорителями иных систем оказались извращенные маоисты-ревизионисты.Теперь осталось понять насколько масштаб автора совпадает с масштабом певца солнечного коммунистического далёка.

[alex_semenov]

А с автором не пробовали связаться?
В Интернете определить его оказалось довольно сложно.....

Да, это третий шаг моего плана.
Первый - поместить конспект здесь. (выполнен).
Второй - разместить в своем ЖЖ и закроспостить их (максимально расширить аудиторию читателей). (выполнен)
http://alex-semenov.livejournal.com/12450.html

Теперь хорошо бы привлечь внимание к этому материалу самого Голощапова (чем сейчас и займусь).

Сергей Михайлович через личку дал мне его е-майл еще пол года назад. Но не хотел дергать человека до того, как выложу свой конспект на всеобщее обсуждение (другого способа заставить людей обратить внимание на эту аудиозапист нет).

Было бы интересно получить его комментарий и на мой конспект и задать ему давно мучающий меня вопрос.
Если получу ответ хотя бы по е-мейлу- уже хорошо.
Но есть надежда что он явится сам лично куда-нибудь (сюда или в ЖЖ). Почему бы и нет?

[Алекс636363]

Космос и космические исследования (наука). По  версии докладчика, озвученной авторитетом Семёновым, космос для человечества в будущем - закрыт. Но в том-то и дело, что позиция и мнение докладчика не влияет на сами исследования ни на их финансирование. Это его личное/неличное мнение, высказанное для Семёнова в убедительно-заинтересованной форме, не более того. Поступки и дела страны, лидирующей в исследовании космоса говорят об обратном. Вкладываются огромные средства не только в текущий околоземный гражданский/военный космос но и в средне-срочный (автоматы к дальним планетам) и долгосрочный (поиск экзопланет, картографирование Млечного Пути). Сотни тысяч людей делают настоящее ДЕЛО. Тем же у кого это дело не получается, приятно послушать о том, что дескать "всё равно в перспективе ничего у них не должно получиться". Сомнительное оправдание собственного бездействия.

Вот вы, допустим, мечтаете (почему-то) научиться запрыгивать на третий этаж дома при помощи единственно мышечной силы ваших ног. Но центр тяжести собственного тела вряд ли таким образом поднимете более чем на метр. То есть существует предел возможностей, заданных природой. Без сильного обобщения (лифта, лестницы, суперпружин, прикрепленных к ногам, пропеллера за спиной, спущенных с третьего этажа веревки или связанных простыней) туда вы не доберетесь. Или, например, мечтаете жить тысячу лет. Без искусственных органов, эликсира бессмертия, разных способов замедлений времени (всякого рода сильных обобщений) вам это не удастся. 100-110 лет максимум (чтоб мы все столько прожили в добром здравии!)- и капут. То есть то, что нам ХОЧЕТСЯ - не равно тому, что НАМ ПОД СИЛУ. Нам всем хочется, чтобы было так, как хочется. Но мир и его законы не обязаны прогибаться под нас. Мы случайно или (с определенной вероятностью) закономерно появились в случайном мире, и число возможных шагов вперед-назад, вправо-влево, вниз и вверх также совершенно случайно может быть не очень большим (ограничение начальными или ныне действующими условиями, то есть физическими законами). Может быть, некоторые из гипотетических других вселенных более благоприятны для человекоподобного разума, а та, в которой мы находимся, возможно, очень хорошая, но все же не лучшая.
Другими словами, никто не может гарантировать того, что мы не упремся в стену, в предел. Рано или поздно. Парадокс Ферми, возможно, как раз об этом и свидетельствует (если не существует на этот счет очередного сильного обобщения, например, способа сверхсветовых перемещений):всему есть предел. И есть предел человеческим возможностям и возможностям ума, сколько бы мы ни рыпались.
Вам не хочется в это поверить. И мне не хочется. Но мало ли чего мы не хотим. Человек тоже не хочет верить в собственную смерть, пока она не придет и не возьмет его за руку.
Нашим мнением природа интересоваться не будет. Она просто делает свое дело, а мы при сем, в общем-то, лишь присутствуем.
 Тема очень хорошая. И топографическая аналогия очень сильна и наглядна. И Алекс Семенов, один из мозговых движителей форума, можно сказать, его украшение, хорошо сделал, что популяризовал мысли Голощапова здесь и добавил свои соображения.

[VimanaPro]

Другими словами, никто не может гарантировать того, что мы не упремся в стену, в предел. Рано или поздно. Парадокс Ферми, возможно, как раз об этом и свидетельствует (если не существует на этот счет очередного сильного обобщения, например, способа сверхсветовых перемещений):всему есть предел. И есть предел человеческим возможностям и возможностям ума, сколько бы мы ни рыпались.
Вам не хочется в это поверить. И мне не хочется. Но мало ли чего мы не хотим. Человек тоже не хочет верить в собственную смерть, пока она не придет и не возьмет его за руку.
Нашим мнением природа интересоваться не будет. Она просто делает свое дело, а мы при сем, в общем-то, лишь присутствуем.

Согласен, что никто не может гарантировать того, что мы не упремся в стену, в предел точно также как никто не может гарантировать того, что мы упремся в стену и стена окажется очередным барьером. Не попробуешь, не узнаешь
Доклад как раз и говорит о том, что космос эта та самая стенка.
Доклад как раз и говорит о том, что не надо рыпаться.
И это правильно если Вы тот, кто успешно рыпается, для кого Ваша стена это его преодолённый барьер. Ведь тогда Он получает от своего успешного рыпанья реальные бонусы, обменивая свои "застеночные" айфоны на Ваши "достеночные" нефть и газ. Хотите поприсутствовать в природе "не раздвигая стен" ? Нет проблем, вот Ваше дерево. Но случайная молния одномоментно может сжечь его дотла, "застеночного" молниеотвода не предусмотрено. Установление одним или группкой людей пределов для всего человечества крайне непродуктивное занятие и в ретроспективе выглядит поучительно и смешно

[Алекс636363]

Доклад как раз и говорит о том, что не надо рыпаться.

Так человечество пока и рыпается. Но не факт, что теория "нерыпанья" от Голощапова неверна.
В общем, порыпаемся и узнаем))),зря или нет. Может быть,узнаем.

[ВадимZero]

Искусственный интеллект.



Надежды что мы возьмем эту проблему "грубой силой" уже давно улетучились. Все осознали сложность задачи.

Бред...Не кто грубой силой и не пытался решать эту задачу. Наоборот всем нужно было найти простое и гениальное решение, на те скудные средства которыми обладали. А когда начали вкладывать много бабла(та же IBM) начало что то получаться.

[vika vorobyeva]

А когда начали вкладывать много бабла(та же IBM) начало что то получаться.

Да, кстати.
Когда я читаю про то, как Curiosity самостоятельно выбирает себе безопасный путь, анализируя данные с навигационных камер и строя в своих кремниевых мозгах модель окружающей местности, меня не покидает ощущение, что ИИ мы уже создали. Пусть и на уровне таракана (ну или дождевого червяка). Некое "протосознание" (модель реальности) в нем уже есть