![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
mns2012Распознавание дизайна заключается в анализе чего-то пост-фактум, из которого можно при определенных условиях заключить о том, как появилось изучаемое: естественным образом (под действием естественных ненаправляемых электромагнитных, гравитационных, ядерных сильных и слабых взаимодействий) или в результате интеллектуальных действий агента (агентов), выражающихся в направлении естественных взаимодействий; иными словами, в установлении специфических начальных и/или граничных условий движения частиц вещества в системе.
Распознавание дизайна по критерию функциональной информации выглядит так:
∀ X ∈ Множество_всех_систем, ∀ x ∈ X: Функциональная_информация(X, x) ≥ Пороговое_значение(Х) → Дизайн (х).
Эту импликацию можно применить только если имеется возможность оценить функциональную информацию наблюдаемого объекта x в системе X и сравнить её с функциональной информацией, ассоциированной с результатами естественных ненаправляемых взаимодействий в Х.
Относительно большое количество функциональной информации (сложности) х является достаточным, но не необходимым условием интеллектуальности происхождения х. То есть в обратную сторону эта импликация не работает, поскольку дизайн может быть относительно функционально простым.
Какие проблемы? Я в тоске от того, что![[livejournal.com profile]](https://www.dreamwidth.org/img/external/lj-userinfo.gif)
livelogic, который позиционирует себя сторонником применения логики, путает необходимость и достаточность. Логика, нечего сказать...
Дизайн может быть распознан и иными методами (разумеется, при наличии соответствующих данных), например, по различию характеристик сравниваемых естественных и искусственных статистических популяций.
Пример: лесопосадка, в которой дисперсия расстояний между саженцами существенно меньше, чем в естественном лесу. Это называется противоток (counterflow).
Пример: обработка металлического шара на станке до значений допусков (отклонений формы детали от шара), существенно меньших, чем те, которые наблюдаются в естественных условиях (например, при производстве шариков для подшипников под действием эффекта центрифуги).
Противоток, как и относительно большое количество функциональной информации, является следом интеллектуальной активности в системе.
Подобным образом можно распознать вброс бюллетеней на избирательном участке, если в распоряжении исследователя есть, с чем сравнивать конкретное распределение голосов. Если наблюдается статистически значимое отклонение в распределениях, то тест на вброс можно считать положительным.
Распознавание по самой своей природе имеет статистический характер. 100% точности на практике добиться в общем случае нельзя. Любой алгоритм распознавания генерирует ошибки различного рода: false negatives (не распознали то, что необходимо) и false positives (распознали то, что не нужно: например, распознали происхождение естественно возникшего х как интеллектуальное).
Я не понимаю, в чем проблема понять эти несложные вещи. Сколько можно их повторять? Каждый новый критикан, приходящий в журнал, считает себя в праве указывать свысока очевидные вещи, которые просто нет возможности повторять без конца. Но это бы ещё полбеды. Им ещё и лень читать то, что уже написано. У меня нет физической возможности отвечать на каждый такой школярский комментарий, да и желания тоже особого нет.
Так что большая просьба к комментаторам: лучше (со всех точек зрения, и исходя из требований простой вежливости, в том числе) писать о недоумениях в форме вопросов, а не в форме обвинений оппонента в глупости. Это очень некрасиво выглядит, особенно если человек упирается и не хочет признавать свои ошибки. Проверено на личном опыте.
Распознавание дизайна по критерию функциональной информации выглядит так:
∀ X ∈ Множество_всех_систем, ∀ x ∈ X: Функциональная_информация(X, x) ≥ Пороговое_значение(Х) → Дизайн (х).
Эту импликацию можно применить только если имеется возможность оценить функциональную информацию наблюдаемого объекта x в системе X и сравнить её с функциональной информацией, ассоциированной с результатами естественных ненаправляемых взаимодействий в Х.
Относительно большое количество функциональной информации (сложности) х является достаточным, но не необходимым условием интеллектуальности происхождения х. То есть в обратную сторону эта импликация не работает, поскольку дизайн может быть относительно функционально простым.
Какие проблемы? Я в тоске от того, что
livelogic, который позиционирует себя сторонником применения логики, путает необходимость и достаточность. Логика, нечего сказать...Дизайн может быть распознан и иными методами (разумеется, при наличии соответствующих данных), например, по различию характеристик сравниваемых естественных и искусственных статистических популяций.
Пример: лесопосадка, в которой дисперсия расстояний между саженцами существенно меньше, чем в естественном лесу. Это называется противоток (counterflow).
Пример: обработка металлического шара на станке до значений допусков (отклонений формы детали от шара), существенно меньших, чем те, которые наблюдаются в естественных условиях (например, при производстве шариков для подшипников под действием эффекта центрифуги).
Противоток, как и относительно большое количество функциональной информации, является следом интеллектуальной активности в системе.
Подобным образом можно распознать вброс бюллетеней на избирательном участке, если в распоряжении исследователя есть, с чем сравнивать конкретное распределение голосов. Если наблюдается статистически значимое отклонение в распределениях, то тест на вброс можно считать положительным.
Распознавание по самой своей природе имеет статистический характер. 100% точности на практике добиться в общем случае нельзя. Любой алгоритм распознавания генерирует ошибки различного рода: false negatives (не распознали то, что необходимо) и false positives (распознали то, что не нужно: например, распознали происхождение естественно возникшего х как интеллектуальное).
Я не понимаю, в чем проблема понять эти несложные вещи. Сколько можно их повторять? Каждый новый критикан, приходящий в журнал, считает себя в праве указывать свысока очевидные вещи, которые просто нет возможности повторять без конца. Но это бы ещё полбеды. Им ещё и лень читать то, что уже написано. У меня нет физической возможности отвечать на каждый такой школярский комментарий, да и желания тоже особого нет.
Так что большая просьба к комментаторам: лучше (со всех точек зрения, и исходя из требований простой вежливости, в том числе) писать о недоумениях в форме вопросов, а не в форме обвинений оппонента в глупости. Это очень некрасиво выглядит, особенно если человек упирается и не хочет признавать свои ошибки. Проверено на личном опыте.
no subject
Date: 2024-08-29 01:03 pm (UTC)no subject
Date: 2024-08-29 01:21 pm (UTC)no subject
Date: 2024-08-29 01:24 pm (UTC)Хотя один из экспертов дал отрицательный ответ на вопрос, возможно ли отличить "естественную" аномалию от искусственной аномалии для общего случая, иногда это сделать возможно, как делал это Шпилькин.
no subject
Date: 2024-08-29 01:25 pm (UTC)no subject
Date: 2024-08-29 01:41 pm (UTC)no subject
Date: 2024-08-29 04:13 pm (UTC)no subject
Date: 2024-08-29 05:03 pm (UTC)no subject
Date: 2024-08-29 06:34 pm (UTC)no subject
Date: 2024-08-29 09:30 pm (UTC)В частных случаях можно, наверное, что-то ещё предложить ad-hoc. Но вот количество функциональной информации там, где его можно применить, -- досточно универсальный критерий, на мой взгляд.