Опять о теории субъективного

[anhinga_anhinga]

Один из номеров International Journal of Theoretical Physics находился в спецхране Ленинской библиотеки. Вот страшная крамола, которую он содержал:

http://riftsh.livejournal.com/48759.html

Что касается ситуации с библиотеками в Бостоне, то лучшей, как и в большинстве других подобных ситуаций, оказалась библиотека Northeastern University. У них много места, и дурацкие идеи переносить старые журналы в "хранилище" не приходят им в голову (они, правда, требуют удостоверение личности на входе, и записывают информацию о посетителях в журнал).

Статью, впрочем, мне понять не удалось..

Зато у dennett'a совершенно прекрасная дискуссия на тему: "Может ли машина чувствовать?":

http://dennett.livejournal.com/187179.html

Upd: наша ветка о том, сводится ли субъективное к физическому:

http://dennett.livejournal.com/187179.html?thread=5543723#t5543723

Comments

[faceless-lady.livejournal.com]

Допустим, мир неалгоритмизируем. Откуда следует, что мы можем использовать именно его неалгоритмизируемую часть (встраивая это как-то в наши механизмы)?
Это слабое место в рассуждениях выглядит ещё слабее, если вспомнить, что мы пока никак не можем утверждать даже существования неалгоритмизуемой части мира. Мы лишь знаем, что наш ум ограничен и поэтому "видит" только алгоритмизуемое. А даже если не видит, то естественно предположить, что алгоритмизуемость прячется гле-то за сложностью объекта или явления.
Мне кажется, хороший пример - биологические механизмы.Процесс размножения и наследования признаков оказался алгоритмизируем, а ведь не так давно без привлечения понятий типа животворящего духа объяснение не обходилось.
То же самое с чувствами.

[anhinga-anhinga.livejournal.com]

> Откуда следует, что мы можем использовать именно его неалгоритмизируемую часть

Ниоткуда.. но, например, если предположить, что радиоактивный распад действительно случаен, то это даёт нам источник настоящих случайных чисел, вместо гадких алгоритмических псевдослучайных. Как его использовать, вполне понятно..

Это просто в качестве примера, не обязательно полезного для чего-либо практического..

> Процесс размножения и наследования признаков оказался алгоритмизируем

Это никому не известно. Он оказался, по-видимому, сводим к биохимии, это да. Многие важные части этого процесса во многом пытаются аппроксимировать некоторые (простые) алгоритмы, типа копирования.

Насколько разные необходимые для этого дела промежуточные вещи, вроде правильного сворачивания белков, алгоритмизируемы, вполне открытый вопрос. Они, во всяком случае, плохо поняты.. Скорее всего, никакой классический алгоритм для сворачивания белков в природе не используется; вопрос в том, можно ли хотя бы сделать правильную алгоритмическую модель для сворачивания, или тоже нет.

Как устроены регуляция работы генов или морфогенез, тоже плохо понятно. Обычно предполагают, что там нет "существенной неалгоритмической компоненты", но, на самом деле, уровень понимания настолько низкий, что об этом трудно говорить определённо..

Поскольку никакого наследования признаков без регуляции работы генов и морфогенеза нет, то говорить об алгоритмизируемости этого дела преждевременно. Копирование ДНК, действительно, является биохимическим процессом, который пытается аппроксимировать простой алгоритм, но и только..

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

на самом деле, непонятно, алгоритмизируемы ли наиболее низкоуровневые физические процессы, или, на самом деле, в тех случаях, когда используются алгоритмы, физические приближенния имплементации алгоритмов собираются из неалгоритмических "кубиков".

алгоритм -- это наша идеализация для символических вычислений; физический мир, вообще говоря, не обязан "уважать" нашу привязанность к этому делу..

[riftsh.livejournal.com]

> можно ли хотя бы сделать правильную алгоритмическую модель для сворачивания

Не факт, поскольку было показано*, что даже двумерные решеточные модели сворачивания (это уменьшение числа степеней свободы на десятки или, возможно, сотни порядков) - являются NP-hard.

*Fraenkel AS, Complexity of protein folding, Bull Math Biol, 1993, 55(6):1199
Hart WE, Istrail S, Robust proofs of NP-hardness for protein folding: general lattices and energy potentials, J Comput Biol, 1997, 4(1):1

[anhinga-anhinga.livejournal.com]

Спасибо -- интересные ссылки!

Есть в связи с этим некоторая загадка, только не понятно, у кого спрашивать. Вроде бы, quantum algorithms have not to date solved any NP-hard problem in polynomial time.

А, с другой стороны, вроде бы, белок -- это просто квантовая машина, которая эту задачу быстро решает..

Не знаете ли, к кому можно обратиться, чтобы понять, в чём тут дело (что именно мешает считать белок квантовым компьютером, который решает NP-hard задачу в данном случае)?

[riftsh.livejournal.com]

Я не уверен, что белок - это квантовый компьютер. Например, то, что потенциальная поверхность сворачивания имеет, судя по всему, форму воронки (хороший обзор в Wolynes PG, Recent successes of the energy landscape theory of protein folding and function, Q Rev Biophys, 2005, 38(4):405), скорее наводит на размышления об аналоговом компьютере.

В любом случае, из того, что известно про кинетику сворачивания, совершенно очевидно, что эта задача решается молекулами не путем полного перебора (или какой-то другой разновидностью метода "грубой силы").

[anhinga-anhinga.livejournal.com]

> Процесс размножения и наследования признаков оказался алгоритмизируем

И, в качестве иллюстрации, фирма, которая делает вид, что клонирует кошек за деньги, предупреждает, что склонированная кошка не всегда будет похожа на оригинал..

Кажется, у них там проблемы с контролем "эпигенетического наследования" (конкретно, метилирования нуклеотидов, и, соответственно, паттерны экспрессии генов отличаются)..

Так что, правильнее говорить, что есть в этом деле "алгоритмический элемент", тут возразить нечего..