Świat jest złożony, a nie skomplikowany

Stare i wytarte zdanie: całość jest czymś więcej, niż sumą części – przekształca się w głębsze znaczenie wraz z “samoistnym wyłanianiem się”, które jest nowym pojęciem zaproponowanym przez neurobiologa Erika Hoela. Jego teoria rzeczywistości wprowadza matematyczne wyjaśnienie, w jaki sposób powstaje cel i wewnętrzne nowe atrybuty. Po odrzuceniu redukcjonistycznego założenia, że każda forma świadomości (ludzka wolna wola) jest jedynie wynikiem podstawowych interakcji cząstek, możemy zacząć zastanawiać się, co stanowi tę inną i nową cechę, która rozwija się w żywych organizmach. Rzeczywistości nie można opisać tylko poprzez fizyczne interakcje atomów, rządzone przez przyczynę i skutek ogólnej teorii względności oraz kwantowych sił natury. Suma nie może być uzasadniona naturą jej części – człowiek nie może uciec od odpowiedzialności (nie jest zaledwie swoimi genami i wychowaniem). W procesie narastającej złożoności pojawiają się nowe zdolności, jako efekt gęstości połączeń i inteligentnego (narzucającego kolejność) montażu (zaprojektowane do spełniania nowej roli).

Na przykład świadomość jest efektem gęstości połączeń, zdolność poruszania się jest efektem inteligentnego montażu (głównie) części silnika w samochodzie. Te samoistnie pojawiające się nowe zdolności nie są wyłącznie konsekwencją fizycznego zbliżenia jego części we właściwej kolejności. Nawet prawidłowo zmontowany samochód jest tylko kawałkiem maszynerii (skomplikowanym stopem metali) bez kierowcy, który nadaje mu cel. Opisując przyczynowość systemu, wyraźnie widzimy, że żyjący system ma bardziej przyczynową władzę nad swoją przyszłością, niż suma przyczynowej władzy jego składowych. Co więcej, drobiazgowy opis przyczynowości części składowych „wyprowadzi nas w pole” odnośnie do właściwej synergii efektów.

Podobnie jak algorytmy korekcji błędów, które mogą zwiększyć ilość danych możliwych do przesłania kanałami informacyjnymi, te samoistnie pojawiające się własności w rzeczywistości jakościowo podnoszą skalę tego, co jest możliwe dla składników.

Podobnie jak nasz mikrobiom bakterii jelitowych, który zawiera wielokrotnie więcej genów niż komórki naszego ciała. Te maleńkie formy życia pozostają w naszych jelitach, aby uzyskać większe prawdopodobieństwo znalezienia odpowiedniego miejsca do osiedlenia się i rozkwitu. Prawdopodobnie cała biosfera toleruje cywilizację techniczną człowieka w imię większego dobra. Wraz z nami może odkrywać Układ Słoneczny jako autostopowicz na naszych robotach i wkrótce ziemskie formy życia będą odkrywać Drogę Mleczną na naszych statkach kosmicznych. Nigdzie się nie udamy bez naszych bakterii jelitowych – potrzebujemy ich do zachowania zdrowia i łatwiejszego trawienia.

„Samoistne wyłanianie się” jest wynikiem złożoności. Złożoność wynika z gęstości połączeń i interakcji wielu, wielu części. Takie systemy muszą podlegać dość prostym zasadom, co wcale nie oznacza to, że są one łatwe do objaśnienia, wręcz przeciwnie, są dalekie od prostoty wyjaśnienia.

Nasz samopodobny (fraktalny) świat opiera się na kilku podstawowych zasadach. Oczywista mechanistyczna warstwa cząsteczkowa jest kontrolowana przez prawa fizyki oraz towarzyszące im prawa społecznych interakcji człowieka (a także przez podstawowe instynkty zwierząt i dążenia prostszych form życia). Ponieważ przepisy prawa socjalnego mogą tworzyć bardzo złożone interakcje, muszą być one proste – tylko prostota może tworzyć złożoność. Za każdym razem, gdy obniżamy stopień skomplikowania, odbywa się to poprzez uproszczenie reguł (co jest trudniejsze, a nie łatwiejsze), sprawia to, że system jest bardziej skalowalny.

Skomplikowane systemy można łatwo kontrolować, ponieważ są starannie zaprojektowane i każdy taki system posiada szczegółowy opis (co sprawia, że koszty budowy takich systemów są bardzo wysokie). Z drugiej strony, złożone systemy są łatwe do budowania dzięki wdrożeniu prostych reguł, ale są bardzo trudne do kontrolowania, ponieważ tworzą rozległe sieci interakcji prawie niemożliwych do opisania.
Formułowanie przewidywania o złożonym systemie jest bardzo trudne z powodu wielu pozytywnych i negatywnych sprzężeń zwrotnych tworzących się w jego obrębie. Przewidywania na temat skomplikowanego systemu są łatwe do uchwycenia, gdy rozpoznamy istotne słabe punkty lub inne krytyczne punkty tego systemu.

Każdy pojedynczy byt musi polegać na równowadze pomiędzy komplikacją a złożonością. Każda forma systemu ma swoje zalety, które muszą przewyższać koszty.

Kiedy mamy czas i energię na przygotowanie się, możemy pomyśleć o zaprojektowaniu solidnego i trudniejszego do penetracji skomplikowanego systemu, który da nam możliwość przetestowania najbardziej prawdopodobnych wyników. Po zakończeniu procesu sprawdzania poprawności koszty utrzymania są pomijalne.

Projektując wysoce reaktywny system, który jest w stanie stawić czoła poważnym zmianom w środowisku operacyjnym, musimy budować uzyskując potencjał złożoności w oparciu o kilka prostych zasad, takich jak formowanie rojów lub ławic. Każdy element ma tylko kilka podstawowych potrzeb i kilka podstawowych sposobów reagowania. Dlatego też społeczeństwa mogą być tak odporne na zmiany i jednocześnie nieprzewidywalne.

Nasz długo oczekiwany wiek całkowitej kontroli nad rzeczywistością staje się nieuchwytny, gdy uświadomimy sobie, że prawie każdy wyrafinowany system, na przykład algorytm uczenia maszynowego, jest zbyt złożony, aby go zrozumieć. Nie dlatego, że ma zbyt wiele reguł lub tak wiele różnych zawiłych części, ale dlatego, że buduje swoją złożoność z nieprzewidywalnych interakcji prostoty. Prawie każdy trwały, odporny na zmiany, a przez to użyteczny system jest częścią świata naturalnego, który jest złożony, nie będąc częścią sztucznej technosfery wykonanej przez człowieka – która jest zaledwie skomplikowane. Mechanistyczne interakcje pomiędzy cząstkami są złożone, więc np. pogoda jest nieprzewidywalna. Z drugiej strony, działanie skomplikowanego programu komputerowego, na podstawie kodu źródłowego, można łatwo przewidzieć.

Ludzie lubią rozumieć rzeczywistość, ale prędzej czy później przy ciągłym postępie w odkrywaniu integralnej prostoty i wprowadzaniu złożonych systemów zastępujących te skomplikowane (ponieważ są one bardziej odporne i efektywne kosztowo), rozmontują naszą zdolność do uczenia się i rozumienia rzeczywistości w której żyjemy. Świat przechodzi od starannie zaprojektowanych skomplikowanych systemów do, bardziej niezawodnych w stale zmieniającym się świecie, systemów złożonych.

Wychodząc dalej w przyszłość cywilizacji technicznej, ludzkość zniszczy swoją zdolność do posiadania wiedzy jak rzeczy działają, jak działają nasze narzędzia. Zanurzymy się w otchłań ignorancji na temat środowiska w jakim funkcjonujemy. Będziemy wiedzieć, co daje nam bezpieczeństwo i przyjemność, ale będziemy zakłopotani, zadziwieni tym jak ten system może funkcjonować bez nadzoru. Trudności techniczne w zrozumieniu otoczenia będą nie do pokonania dla naszych umysłów, więc będziemy musieli ufać (że wszystko będzie dobrze) i zdać się na żywioł (co musi się wydarzyć, ma się wydarzyć). To będzie musiało wytworzyć jakąś formę mistycznego doświadczenia, kiedy wiara zwyczajowa zastąpi poszukiwanie prawdy. Wkrótce wszyscy staniemy się bardziej pierwotną, bardziej zgodną z naszą naturą, formą organicznie współpracującą z naszymi technologicznymi osiągnięciami, relacja ta będzie prawie biologiczna, przejrzysta w użytkowaniu, czyli “nieodróżnialna od magii”, jakby powiedział Arthur C. Clarke.

Zbigniew Galar

The world is complex not complicated

Old and worn sentence: whole is more than a sum of its parts – metamorphose into deeper meaning with “casual emergence”, which is a new concept proposed by neuroscientist Erik Hoel. His theory of reality introduces mathematical explanation how purpose and intrinsic new attributes arise. After rejecting reductionist assumption that every form of consciousness (human free will) is merely resultant of a basic particle interaction, we can start to wonder what constitutes this other and new attribute that develops in living bodies. Reality can’t be described only by physical interactions of atoms, ruled by the cause and effect of general relativity and quantum forces of nature. Sum can’t be justified by the nature of its parts – human cannot get away from responsibility (he is not only his genes and upbringing). In the process of emerging complexity new capabilities appear as an effect of connectivity and smart (in the right order) assembly (designed to perpetrate a new kind of role).

For example, consciousness is an effect of connectivity, ability to move is an effect of smart assembly (mainly) of engine parts in a car. These casually emerging new capabilities are not exclusive consequence of closing together its parts in a right sequence. Even properly assembled automobile is only a piece of machinery (complicated alloy of metals) without its driver who gives it a purpose. When describing causality of a system, we clearly see that a living system has more casual power over its future than a sum of casual power of its composition. Moreover, fine-grained description of causality for parts will mislead us to the right synergy of effects.

Like error correcting algorithms, which can increase the amount of data that can be send through information channels, these emerging properties in reality qualitatively elevate which is possible for constituents.

Like our gut bacteria microbiome which consists many times more genes than cells of our bodies. These tiny lifeforms stay inside our intestines to achieve greater probability of finding a suitable place to settle and thrive. Probably an entire biosphere tolerates human technical civilization for the greater good. With us it can explore Solar System hitchhiking on our robots and soon earthly lifeforms will explore Milky Way on our space ships. We won’t go anywhere without our gut bacteria – we need them to stay healthy and to digest more easily.

“Casual emergence” is a result of complexity. Complexity comes from connectivity and interactions of many, many parts. These systems must be governed by a fairly simple rules but that doesn’t mean they are self-explanatory, quite the opposite, they are far from ease of explanation.

Our self-similar (fractal) world is based on a few basic principles. Obvious mechanical particle layer is controlled by laws of physics, accompanied by social laws of human interaction (and also by some basic instincts of animals and “needs” of simpler life forms). Because social laws can create very complex interactions, they must be simple – only simplicity can create complexity. Every single time we downgrade the level of complication, it is done be making the rules simpler (which is harder not easier) which makes a system more scalable.

Complicated systems can be easily controlled because they are carefully designed and every such system has a detailed description (which makes costs of building such systems very high). On the other hand, complex systems are easy to build, by implementing simple rules, but they are very hard to control because they form a vast networks of interactions almost impossible to describe.

Formulating prediction about a complex system is very hard because of many vicious and virtues circles forming within. Prediction about complicated system is easy to grasp when we find crucial weak or by other criterion critical points of such system.

Every single entity must rely on equilibrium between complication and complexity. Every form of system has advantages which must outweigh the costs.

When we have time and energy to prepare, we can think of designing sturdy and harder to penetrate complicated system which will give us ability to test most probable outcomes. When a process of validation is complete, maintenance is negligible.

When we design a highly reactive system capable of withstanding major changes in an environment of operations, we must build for potential of complexity based on a few simple rules, like swarm or shoal forming. Every element has only few basic needs and few basic ways of reacting. That is why societies can be so robust and also so unpredictable.

Our long dreamt age of total control over reality becomes elusive when we realize that almost every sophisticated system, for instance a machine learning algorithm, is conjointly too complex to understand. Not because it has to many rules or so many different convoluted parts but because it builds its complexity from unpredictable interactions of simplicity. Almost every durable and change resistant and therefore useful system is a part of natural world which is complex, not a part of artificial techno sphere made by a man – which is merely complicated. Mechanistic interactions between particles are complex, so the weather for example is unpredictable. On the other hand, actions of a complicated computer program, based on the source code, can be forecasted easily.

People like to understand reality but sooner or later with a constant progress in discovering integral simplicity and introduction of complex systems replacing complicated ones (because they are more robust and cost effective) will dismantle our ability to learn and to understand reality we live in. The world is shifting from carefully designed complicated systems into more reliable in a constantly changing world complex systems.

Going further into the future of technical civilization humanity will annihilate its capability to know how things work, how our tools operate. We will plunge into the abyss of environmental ignorance. We will know what gives us security and pleasure but we will be puzzled how this system can function without supervision. The technical difficulty to understand the surroundings will be impenetrable for our minds so we will have to trust (that everything is going to be well) and let go (what must happen, will happen). This have to create some form of mystical experience when habitual faith replaces the hunt for truth. So soon we will all de evolve into more primordial, more compatible with our nature, organic form of cooperation with our technological achievements, which will be almost biological, transparent in user experience, in other words “indistinguishable from magic”, as Arthur C. Clarke would say.

Zbigniew Galar

B
Co myślisz o tym artykule? Wyraź swoją opinię - zgrilluj tosta!
  • bardzo ciekawy-wypieczony tost (3)
  • w porządku-niezła grzanka (1)
  • potrzebny-smaczny tost (1)
  • średni-przeciętny tost (0)
  • nie podoba mi się-spalony tost (0)

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *