Измерение физических величин несводимо к движению материи

Нейман установил, что измерительная функция несводима к движению атомов измерителя.  

Equally influential was von Neumann's (1955) discussion of the necessity of an epistemic cut in any measurement process (see Sec. 9) showing that the function of measurement is necessarily irreducible to the dynamics of the measuring device. This logic is closely related to the necessary separation of symbols and dynamics for control of self-replication since measurement and control are inverse processes, i.e., measurement transforms physical states to symbols in memory, while memory-stored controls transform symbols to physical states.

H.Pattee: The Physics of Symbols: Bridging the Epistemic Cut. [Полужирный шрифт мой — Е.С.]

Управление и измерение, или иногда полезно перечитывать статьи

Вот в этой статье Х.Патти подробно, но без математических дебрей отвечает на вопрос о том, что такое управление, с точки зрения физики. Управление состоит в организации неинтегрируемых граничных условий на движение материи (= на градиенты вещества/энергии в системе). Неголономность вытекает из того, что для реализации возможности описания системы необходимо существование большего числа степеней свободы, чем требуется для реализации движения вещества в ней.

В случае биологических систем управление выражено существованием символьных г.у., то есть наличием описания "себя": градиенто-независимых конфигураций материи (quiescent descriptions), записываемых в память системы и затем считываемых оттуда. Проблема описания "себя" многократно осложняется необходимостью смысловой замкнутости живого организма (описание "себя" ПЛЮС описание того, что будет интерпретировать это описание "себя"). Кстати, эти независимые описания должны быть скоординированы уже в первом поколении живой системы.

Александр Прусс и его критика гипотезы дизайна

Еще один интересный блоггер, который пишет на тему эволюции и дизайна.

Чувствуется, что автор с техническим/научным прошлым, хотя сам о себе он говорит, что он философ. Тем лучше, так как мне в таком случае легче понять его аргументацию. Благодарю моего подписчика за ссылку на блог Александра Прусса. Ниже я рассмотрю вот эту его записку: Sampling multiple cases with a selection bias can produce the illusion of design.

В записке представлены результаты численного эксперимента по случайному блужданию точки в пространстве заданной геометрической формы на плоскости. Показаны две траектории случайного блуждания. Первая -- результат селекции по определенному принципу, вторая -- одна из множества траекторий, не прошедших отбор (которых было в эксперименте большинство).

Одна из успешных траекторий случайного блуждания точки. 
Цель -- достичь красной граничной линии справа, 
не касаясь остальной границы. Отбор моделируется 
сужением области пространства слева от красной линии.

Одна из отбракованных траекторий: траектория достигла границы 
вне её красного сегмента.

Кооптация -- излюбленный аргумент эволюционистов

Бактериальный жгутик. Википедия

Но, увы, обеспечить кооптацию на практике оказывается значительно сложнее, чем обычно представляют, что, в свою очередь, означает одно: кооптация, если она и имеет место, -- тоже дизайн. Так что самособойщик, произносящий слово "кооптация", образно говоря, стреляет себе в ногу.

Вкратце: кооптация, по теории, заключается в приспособлении существующей биологической функции для новых нужд. Якобы перья сначала возникли для терморегуляции, а потом они вдруг оказались полезными для полета. И voi-la птицы научились летать. Однако вот незадача: приспособить можно уже что-то существующее, а как оно появилось, эволюционные фантазеры обычно не уточняют.

Существующие механизмы репарации ДНК никак не влезают в эволюционную парадигму

Приведу одну интересную колоритную цитату (в собственном вольном переводе этого комментария):

Случайный процесс не может генерировать информацию

Карстен Пульц "Конец эволюции"

Karsten Pultz: The specific sequences that carry information, phone numbers, for example, can only be defined as information in relation to the whole system of which they are a part. There needs to be a translation system with defined rules that sorts out which sequences contains information and which do not. [...] A random process producing information is an oxymoron. 

Случайный процесс, генерирующий информацию, -- это оксюморон. Отсюда (часть 2 здесь).

Наши друзья-самособойщики будут, разумеется, возражать. Покажут нам какой-нибудь учебник по теории информации и скажут, что мы, разумнотворщики, плохо учились в институте.

На это у нас есть один ответ, но зато железобетонный: шенноновская модель не предназначена для отражения смысла передаваемого сообщения и, следовательно, она неприменима к биологическим системам в тех задачах, где важны аспекты организации (метаболизм, репликация, отклик на стимулы, биологическая регуляция и интерфейсы, одним словом, все важнейшие стороны того, что отличает живое от неживого).

Ещё раз о пресловутой сингулярности

Интересный слайд из презентации специалиста компании Амазон, подтверждающий ID-шный тезис о том, что комбинация "человеческий интеллект + искусственный интеллект" доминирует над искусственным интеллектом.

Знания экспертов в предметной области позволяют оптимизировать эффективность процесса машинного обучения, предотвращая как underfitting (условно говоря, случай гипертрофированных данных), так и overfitting (гипертрофированная модель).

Реальный интеллект -- это человек и, разумеется, Бог, но никак не машина, несмотря на то, что успехи ИИ впечатляют. ИИ -- это всего лишь выжимка из опыта экспертов, причём эта выжимка никогда не превзойдёт по своим параметрам сам экспертный опыт просто потому, что его невозможно 100%-но формализовать (сюда же относится неустранимая проблема настройки многочисленных дискретных параметров алгоритмов ИИ, что само по себе -- задача комбинаторной сложности в общем случае).

Короче говоря, так называемая сингулярность, то есть гипотетическая точка фазового перехода, когда ИИ сравняется по всем сколько-нибудь важным параметрам с человеческим интеллектом, нам не грозит. Этого не произойдёт потому, что этого не произойдёт никогда.

Весь этот ажиотаж с искусственным интеллектом поддерживается для того, чтобы клянчить деньги на гранты.

Я дожил до этого дня!

Крановой тормоз. Источник: Стройтехника.Ру

Scientific American признает, что эволюционная парадигма тормозила биологию в отношении исследований мусорной днк ) Раз это мусор, кому охота в мусоре копаться?! Гранты не дадут.  

Although very catchy, the term "junk DNA" repelled mainstream researchers from studying noncoding genetic material for many years. After all, who would like to dig through genomic garbage? Thankfully, though, there are some clochards who, at the risk of being ridiculed, explore unpopular territories. And it is because of them that in the early 1990s, the view of junk DNA, especially repetitive elements, began to change. In fact, more and more biologists now regard repetitive elements as genomic treasures. It appears that these transposable elements are not useless DNA. Instead, they interact with the surrounding genomic environment and increase the ability of the organism to evolve by serving as hot spots for genetic recombination and by providing new and important signals for regulating gene expression.

О статье с матмоделью дарвиновской эволюции

Наша братья, народ умный, как мы называем себя, поступает почти так же, и доказательством служат наши ученые рассуждения. Сперва ученый подъезжает в них необыкновенным подлецом, начинает робко, умеренно, начинает самым смиренным запросом: не оттуда ли? не из того ли угла получила имя такая-то страна? или: не принадлежит ли этот документ к другому, позднейшему времени? или: не нужно ли под этим народом разуметь вот какой народ? Цитует немедленно тех и других древних писателей и чуть только видит какой- нибудь намек или, просто, показалось ему намеком, уж он получает рысь и бодрится, разговаривает с древними писателями запросто, задает им запросы и сам даже отвечает на них, позабывая вовсе о том, что начал робким предположением; ему уже кажется, что он это видит, что это ясно -- и рассуждение заключено словами: так это вот как было, так вот какой народ нужно разуметь, так вот с какой точки нужно смотреть на предмет! Потом во всеуслышанье с кафедры, -- и новооткрытая истина пошла гулять по свету, набирая себе последователей и поклонников.
Николай Васильевич Гоголь. Мертвые души

Professor Jeffrey Shallit, Waterloo

Это моя уже довольно старая статья. Выложу тем не менее.

Немного предыстории. Во время оно я оставил комментарий в блоге профессора математики и ярого критика ID Джеффри Шаллита (Jeffrey Shallit).  Он мне указал (на мой взгляд, достаточно резко) на эту статью: "сначала прочти вот это, потом приходи и мы поговорим". Возвращаю должок, ибо лучше поздно, чем никогда.

Профессор информатики не понимает, что вычисления наделяет смыслом исследователь, а не ЭВМ

Дай дураку научный метод, так он и мир объяснит.

Мудрое изречение моего корреспондента.

Микроскоп. Википедия

 

Профессор университета Ватерлоо (Канада) Джеффри Шаллит не понимает, что компьютер не осознает, что именно он вычисляет; что часы не понимают, который сейчас час; что телевизору всё равно, что он показывает... Физически вычисление -- это движение электронов по проводнику, ничего более. Организует его, наделяя при этом смыслом, интеллект человека.

Надо сказать, что мне уже приходилось пересекаться с Джеффри Шаллитом. Не скажу, чтобы я остался доволен нашим общением, хотя я благодарен ему за то, что наш небольшой обмен сообщениями вылился в эту статью. Образование, даже самое, казалось бы, качественное, не спасает человека от глупостей. Это печально.