Күрделі жүйелер туралы ойлануға уақыт бөлген болсаңыз, сіз желілердің маңыздылығын түсінетін шығарсыз. Желілер біздің әлемді басқарады. Жасушадағы химиялық реакциялардан бастап, экожүйедегі қарым-қатынастар торына, тарихтың барысын қалыптастыратын сауда және саяси желілерге дейін.

Немесе сіз оқып жатқан осы мақаланы қарастырыңыз. Сіз оны тапқан шығарсыз әлеуметтік желі, жүктеп алған компьютерлік желі және қазір сіздің көмегімен мағынасын ашуда нейрондық желі.

Бірақ мен көптеген жылдар бойы желілер туралы қанша ойласам да, соңғы уақытқа дейін қарапайымның маңыздылығын түсінбедім диффузия.

Бұл біздің бүгінгі тақырыбымыз: бәрі қалай, қалай ретсіз қозғалады және таралады. Тәбетіңізді ашу үшін бірнеше мысалдар:

• Популяция ішінде тасымалдаушыдан тасымалдаушыға өтетін жұқпалы аурулар.
• Әлеуметтік желілердегі жазылушылар графигі бойынша таралатын мемдер.
• Орман өрті.
• Мәдениетке енетін идеялар мен тәжірибелер.
• Байытылған урандағы нейтрондар каскады.

Пішін туралы қысқаша ескерту.

Менің барлық бұрынғы жұмыстарымнан айырмашылығы, бұл эссе интерактивті [in түпнұсқа мақала интерактивті мысалдар экрандағы нысандарды басқаратын жүгірткілер мен түймелермен берілген - шамамен. жолақ].

Ендеше, бастайық. Бірінші міндет - желілерде тарату үшін көрнекі сөздік қорын дамыту.

Қарапайым модель

Сіздердің барлығыңыз желілердің негізін, яғни түйіндер + жиектерді білетіндеріңізге сенімдімін. Диффузияны зерттеу үшін кейбір түйіндерді белгілеу жеткілікті белсенді. Немесе эпидемиологтар айтқандай, жұқтырған:

Бұл белсендіру немесе инфекция біз төменде әзірлейтін ережелерге сәйкес желі арқылы түйіннен түйінге таралады.

Нақты желілер әдетте осы қарапайым жеті түйінді желіден әлдеқайда үлкен. Олар сондай-ақ әлдеқайда шатастырады. Бірақ қарапайым болу үшін біз мұнда торды, яғни тор торын зерттеу үшін ойыншық үлгісін саламыз.

(Реализмде тордың жетіспейтіні сурет салуға оңай 😉

Басқаша айтылмаған жағдайда, желі түйіндерінің төрт көршілері бар, мысалы:

Және бұл торлар барлық бағытта шексіз созылатынын елестету керек. Басқаша айтқанда, бізді тек желінің шетінде немесе шағын популяцияларда болатын мінез-құлық қызықтырмайды.

Торлардың реттелгенін ескере отырып, біз оларды пиксельге дейін жеңілдете аламыз. Мысалы, бұл екі сурет бір желіні білдіреді:

Бір мінез-құлықта белсенді түйін әрқашан инфекцияны өзінің (жұқтырмаған) көршілеріне жібереді. Бірақ қызықсыз. Трансфер кезінде әлдеқайда қызықты нәрселер болады ықтималдық.

SIR және SIS

В SIR үлгілері (Сезімтал-инфекцияланған-жойылған) түйін үш күйде болуы мүмкін:

• Сезімтал
• Инфекцияланған
• Жойылған

Міне, интерактивті модельдеу қалай жұмыс істейді [in түпнұсқа мақала инфекцияның берілу жылдамдығын 0-ден 1-ге дейін таңдауға болады, процесті кезең-кезеңімен немесе толығымен қараңыз - шамамен. аударма]:

• Жұқтырған деп басталатын бірнеше түйіндерді қоспағанда, түйіндер сезімтал басталады.
• Әрбір уақыт қадамында жұқтырған түйіндердің инфекцияны өзінің сезімтал көршілерінің әрқайсысына берілу жылдамдығына тең ықтималдықпен беру мүмкіндігі бар.
• Содан кейін жұқтырған түйіндер «жойылған» күйге енеді, яғни олар енді басқаларды жұқтыра алмайды немесе өздері жұқтыра алмайды.

Ауру контекстінде алып тастау адамның қайтыс болғанын немесе патогенге иммунитеттің дамығанын білдіруі мүмкін. Біз оларды модельдеуден «алып тасталды» деп айтамыз, өйткені олармен басқа ештеңе болмайды.

Модельдеуге тырысатын нәрсеге байланысты SIR үлгісінен басқа үлгі қажет болуы мүмкін.

Егер біз қызылшаның таралуын немесе дала өртінің шығуын модельдейтін болсақ, SIR өте қолайлы. Бірақ біз медитация сияқты жаңа мәдени тәжірибенің таралуын имитациялаймыз делік. Алдымен түйін (адам) қабылдаушы болып табылады, өйткені ол мұны бұрын ешқашан жасамаған. Содан кейін, егер ол медитация жасай бастаса (мүмкін бұл туралы досынан естігеннен кейін), біз оны жұқтырған деп үлгі етеміз. Бірақ егер ол тәжірибені тоқтатса, ол өлмейді және симуляциядан құлап кетпейді, өйткені болашақта ол бұл әдетті қайтадан оңай қабылдай алады. Осылайша ол рецептивті күйге оралады.

осы SIS моделі (Сезімтал – Жұқтырған – Сезімтал). Классикалық модельде екі параметр бар: жіберу жылдамдығы және қалпына келтіру жылдамдығы. Дегенмен, осы мақаланың модельдеуінде мен қалпына келтіру жылдамдығы параметрін өткізіп жіберу арқылы жеңілдетуді шештім. Оның орнына, жұқтырған түйін көршілерінің бірі жұқтырмаса, келесі уақыт қадамында автоматты түрде сезімтал күйге оралады. Сонымен қатар, біз n қадамында жұқтырған түйінге n+1 қадамда өзін жұқтыруға мүмкіндік береміз, ықтималдықпен берілу жылдамдығына тең.

Талқылау

Көріп отырғаныңыздай, бұл SIR үлгісінен өте ерекшеленеді.

Түйіндер ешқашан жойылмайтындықтан, тіпті өте кішкентай және шектелген тор да ұзақ уақыт бойы SIS инфекциясына қолдау көрсете алады. Инфекция жай ғана түйіннен түйінге өтіп, қайта оралады.

Олардың айырмашылықтарына қарамастан, SIR және SIS біздің мақсаттарымыз үшін таңқаларлықтай бір-бірін алмастыратын болып шықты. Осы мақаланың қалған бөлігінде біз SIS-ті ұстанамыз, себебі ол ұзаққа созылады және сондықтан онымен жұмыс істеу қызықтырақ.

Сыни деңгей

SIR және SIS үлгілерімен ойнағаннан кейін инфекцияның ұзақ өмір сүруіне қатысты бірдеңені байқаған боларсыз. 10% сияқты өте төмен таралу жылдамдығында инфекция өледі. 50% сияқты жоғары мәндерде инфекция тірі қалады және желінің көп бөлігін алады. Егер желі шексіз болса, біз оның жалғасып, мәңгілік таралатынын елестете аламыз.

Мұндай шексіз диффузияның көптеген атаулары бар: «вирустық», «ядролық» немесе (осы мақаланың атауында) сыни.

Бар екен нақты бөлетін үзілу нүктесі субкритикалық желілер (жоюға жақын) бастап суперкритикалық желілер (шексіз өсуге қабілетті). Бұл бұрылыс нүктесі деп аталады сыни шек, және бұл қарапайым желілердегі диффузиялық процестердің жеткілікті жалпы белгісі.

Критикалық шектің нақты мәні желілер арасында өзгереді. Бұл ортақ нәрсе қолжетімділігі мұндай мағына.

[Интерактивті демонстрацияда түпнұсқа мақала Тасымалдау жылдамдығының мәнін өзгерту арқылы маңызды желі шегін қолмен табуға тырысуға болады. Ол 22% және 23% арасында - шамамен. транс.]

22% (және одан төмен) инфекция ақырында өледі. 23% (және одан жоғары) бастапқы инфекция кейде өледі, бірақ көп жағдайда ол өмір сүре алады және мәңгі өмір сүруін қамтамасыз ету үшін жеткілікті ұзақ таралады.

(Айтпақшы, әртүрлі желі топологиялары үшін осы маңызды шектерді табуға арналған тұтас ғылыми өріс бар. Жылдам кіріспе үшін мен Wikipedia мақаласын жылдам айналдыруды ұсынамын. ағып кету шегі).

Тұтастай алғанда, ол келесідей жұмыс істейді: Сыни шекті мәннен төмен желідегі кез келген соңғы инфекцияның ақырында жойылатынына кепілдік беріледі (1 ықтималдықпен). Бірақ критикалық табалдырықтан жоғары ықтималдық (p > 0) инфекцияның мәңгілікке жалғасуы және осылайша бастапқы сайттан ерікті түрде таралуы мүмкін.

Дегенмен, суперкритикалық желі емес екенін ескеріңіз кепілдіктеринфекция мәңгілікке жалғасады. Шындығында, ол жиі өшеді, әсіресе симуляцияның өте ерте кезеңдерінде. Бұл қалай болатынын көрейік.

Біз бір жұқтырған түйіннен және төрт көршімізден бастадық деп есептейік. Модельдеудің бірінші сатысында инфекцияның таралудың 5 тәуелсіз мүмкіндігі бар (соның ішінде келесі қадамда өзіне «таралу» мүмкіндігі):

Енді аударым жылдамдығын 50% деп алайық. Бұл жағдайда бірінші қадамда біз тиынды бес рет аударамыз. Ал бес басты домаласа, инфекция жойылады. Бұл шамамен 3% жағдайда болады - бұл тек бірінші қадамда. Бірінші қадамда аман қалған инфекцияның екінші қадамда өлу ықтималдығы біршама (әдетте азырақ), үшінші сатыда өлу ықтималдығы біршама (тіпті азырақ) және т.б.

Сонымен, желі суперкритикалық болған кезде де – тарату жылдамдығы 99% болса – инфекцияның жойылып кету мүмкіндігі бар.

Бірақ ең бастысы ол жоқ әрқашан өшіп қалады. Егер сіз барлық қадамдардың шексіздікке дейін жойылу ықтималдығын қоссаңыз, нәтиже 1-ден аз болады. Басқаша айтқанда, инфекцияның мәңгілікке жалғасуының нөлдік емес ықтималдығы бар. Бұл желінің аса сыни болуы дегенді білдіреді.

SISA: өздігінен белсендіру

Осы уақытқа дейін біздің барлық модельдеу орталықтағы алдын ала жұқтырылған түйіндердің кішкене бөлігінен басталды.

Бірақ егер сіз нөлден бастасаңыз ше? Содан кейін біз өздігінен белсендіруді модельдейміз - бұл сезімтал түйін кездейсоқ жұқтыратын процесс (көршілерінің бірінен емес).

осы деп аталады SISA үлгісі. «А» әрпі «автоматты» дегенді білдіреді.

SISA симуляциясында жаңа параметр пайда болады - өздігінен инфекцияның жиілігін өзгертетін өздігінен белсендіру жылдамдығы (біз бұрын көрген тарату жылдамдығының параметрі де бар).

Инфекция бүкіл желіге таралуы үшін не қажет?

Талқылау

Модельдеу кезінде сіз өздігінен белсендіру жылдамдығын арттыру инфекцияның бүкіл желіні алатын-алмайтынын өзгертпейтінін байқаған боларсыз. Тек багының жылдамдығы желі суб- немесе суперкритикалық екенін анықтайды. Ал желі субкритикалық болғанда (беру жылдамдығы 22%-дан аз немесе оған тең), ол қаншалықты жиі басталса да, ешқандай инфекция бүкіл желіге тарай алмайды.

Бұл дымқыл далада от жағумен бірдей. Сіз отқа бірнеше құрғақ жапырақтарды жағуға болады, бірақ ландшафттың қалған бөлігі жеткілікті жанғыш емес (субкритикалық) болғандықтан жалын тез сөнеді. Өте құрғақ далада (өте критикалық) оттың тұтануы үшін бір ұшқын жеткілікті.

Осыған ұқсас нәрселер идеялар мен өнертабыстар саласында да байқалады. Көбінесе әлем идеяға дайын емес, бұл жағдайда оны қайта-қайта ойлап табуға болады, бірақ ол көпшілікті қызықтырмайды. Екінші жағынан, әлем өнертабысқа толығымен дайын болуы мүмкін (үлкен жасырын сұраныс) және ол дүниеге келген бойда оны барлығы қабылдайды. Ортасында бірнеше жерде ойлап табылған және жергілікті жерде таралған, бірақ бірде-бір нұсқа бүкіл желіні бірден сыпыру үшін жеткіліксіз идеялар. Бұл соңғы категориядан біз, мысалы, әртүрлі адамзат өркениеттері өз бетінше ойлап тапқан ауыл шаруашылығы мен жазуды, сәйкесінше, шамамен он және үш рет табамыз.

Иммунитет

Біз кейбір түйіндерді толығымен осалсыз етеміз делік, яғни белсендіруге қарсы иммунитет. Олар бастапқыда қашықтағы күйде болғандай, ал қалған түйіндерде SIS(a) үлгісі іске қосылады.

Иммунитет сырғытпасы жойылған түйіндердің пайызын басқарады. Оның мәнін өзгертіп көріңіз (модель жұмыс істеп тұрғанда!) және оның желі күйіне қалай әсер ететінін, ол аса маңызды бола ма, жоқ па, қараңыз.

Талқылау

Жауап бермейтін түйіндердің санын өзгерту желінің суб- немесе суперкритикалық болатыны туралы суретті толығымен өзгертеді. Оның себебін түсіну қиын емес. Қабылдамайтын хосттардың көп санымен инфекцияның жаңа хосттарға таралу мүмкіндігі аз болады.

Мұның бірқатар өте маңызды практикалық салдары бар екені белгілі болды.

Соның бірі – орман өртінің таралуына жол бермеу. Жергілікті деңгейде әр адам өз сақтық шараларын қабылдауы керек (мысалы, ашық отты ешқашан қараусыз қалдырмаңыз). Бірақ кең ауқымда оқшауланған эпидемиялар сөзсіз. Сонымен, қорғаныстың тағы бір әдісі - эпидемия бүкіл желіні жұтып қоймас үшін жеткілікті «үзілістердің» (жанғыш материалдар желісінде) болуын қамтамасыз ету. Клирингтер бұл функцияны орындайды:

Тоқтату қажет тағы бір індет – жұқпалы ауру. Мұнда тұжырымдама енгізілген табын иммунитеті. Бұл кейбір адамдарға вакцинациялауға болмайды деген идея (мысалы, олардың иммундық жүйесі әлсіреген), бірақ жеткілікті адамдар инфекцияға қарсы иммунитет болса, ауру шексіз тарала алмайды. Басқаша айтқанда, сіз вакцинациялауыңыз керек жеткілікті популяцияны суперкритикалық күйден субкритикалық күйге ауыстыру үшін халықтың бір бөлігі. Бұл орын алған кезде бір науқас әлі де жұқтыруы мүмкін (мысалы, басқа аймаққа барғаннан кейін), бірақ өсетін суперкритикалық желі болмаса, ауру аздаған адамдарға ғана жұқтырады.

Ақырында, иммундық түйіндер тұжырымдамасы ядролық реакторда не болатынын түсіндіреді. Тізбекті реакцияда ыдырайтын уран-235 атомы шамамен үш нейтронды бөледі, бұл (орта есеппен) бір U-235 атомынан астамының бөлінуін тудырады. Жаңа нейтрондар атомдардың одан әрі бөлінуін тудырады және т.б. экспоненциалды түрде:

Бомба жасау кезінде барлық мәселе экспоненциалды өсуді бақылаусыз жалғастыру болып табылады. Бірақ электр станциясында мақсат айналаңыздағылардың бәрін өлтірмей энергия өндіру болып табылады. Осы мақсатта олар пайдаланылады басқару штангалары, нейтрондарды сіңіре алатын материалдан жасалған (мысалы, күміс немесе бор). Олар нейтрондарды босатудың орнына сіңіретіндіктен, олар біздің модельдеуімізде иммундық түйіндер ретінде әрекет етеді, осылайша радиоактивті ядроның суперкритикалық күйге түсуіне жол бермейді.

Ядролық реактордың айласы - басқару таяқшаларын алға-артқа жылжыту арқылы реакцияны сыни шекке жақын ұстау және бірдеңе дұрыс емес болғанда, өзекшелердің өзекке түсіп, оны тоқтатуын қамтамасыз ету.

Дәрежесі

Дәрежесі түйіннің саны - оның көршілерінің саны. Осы уақытқа дейін біз 4 дәрежелі желілерді қарастырдық. Бірақ бұл параметрді өзгертсеңіз не болады?

Мысалы, әрбір түйінді төрт тікелей көршіге ғана емес, сонымен қатар диагональ бойынша тағы төртеуіне қосуға болады. Мұндай желіде дәреже 8 болады.

4 және 8 дәрежелі торлар жақсы симметриялы. Бірақ 5-дәрежемен (мысалы) мәселе туындайды: қандай бес көршіні таңдауымыз керек? Бұл жағдайда біз ең жақын төрт көршіні (N, E, S, W) таңдаймыз, содан кейін кездейсоқ түрде {NE, SE, SW, SW} жиынынан бір көршіні таңдаймыз. Таңдау әр уақыт қадамында әрбір түйін үшін дербес жасалады.

Талқылау

Тағы да, мұнда не болып жатқанын көру қиын емес. Әрбір түйіннің көршілері көп болған кезде, инфекцияның таралу мүмкіндігі артады және осылайша желінің сыни болуы ықтимал.

Дегенмен, салдары күтпеген болуы мүмкін, біз төменде көреміз.

Қалалар және желінің тығыздығы

Осы уақытқа дейін біздің желілер толығымен біртекті болды. Әрбір түйін басқасына ұқсайды. Бірақ шарттарды өзгертсек және желіде әртүрлі түйін күйлеріне рұқсат етсек ше?

Мысалы, қалаларды үлгі етуге тырысайық. Ол үшін желінің кейбір бөліктеріндегі тығыздықты арттырамыз (түйіндердің жоғары дәрежесі). Біз мұны азаматтардың деректеріне сүйене отырып жасаймыз кеңірек әлеуметтік шеңбер және көбірек әлеуметтік өзара әрекеттесуқала сыртындағы адамдарға қарағанда.

Біздің модельде сезімтал түйіндер олардың дәрежесіне қарай боялады. «Ауылдық жерлердегі» түйіндер 4-дәрежеге ие (және ашық-сұр түсті), ал «қалалық жерлерде» түйіндер шетте 5-дәрежеден басталып, қала орталығында 8-ге дейін жоғарырақ (және түсі күңгірт түсті) болады.

Белсендіру қалаларды қамтитын, содан кейін олардың шекарасынан шықпайтындай таралу жылдамдығын таңдауға тырысыңыз.

Мен бұл симуляцияны анық және таңқаларлық деп санаймын. Әрине, қалалар ауылдық жерлерге қарағанда мәдени деңгейді жақсы сақтайды - мұны бәрі біледі. Мені таң қалдырғаны – бұл мәдени әртүрліліктің кейбірі жай ғана әлеуметтік желінің топологиясына негізделген.

Бұл қызықты мәселе, мен оны толығырақ түсіндіруге тырысамын.

Мұнда біз адамнан адамға қарапайым және тікелей берілетін мәдениет түрлерімен айналысамыз. Мысалы, әдептілік, салондық ойындар, сән трендтері, лингвистикалық үрдістер, шағын топтық рәсімдер және ауызша таралатын өнімдер, сонымен қатар біз идеялар деп атайтын ақпараттың тұтас пакеттері.

(Ескерту: адамдар арасында ақпарат таратуды БАҚ өте қиындатады. Ежелгі Греция сияқты технологиялық тұрғыдан қарапайым ортаны елестету оңайырақ, мұнда мәдениеттің әрбір ұшқыны физикалық кеңістіктегі өзара әрекеттесу арқылы тараған.)

Жоғарыда келтірілген модельдеуден мен қалада тамыр жайып, таралуы мүмкін идеялар мен мәдени тәжірибелердің бар екенін білдім, бірақ олар жай ғана ауылдық жерлерде тарала алмайды (математикалық тұрғыдан мүмкін емес). Бұл бір идеялар және бір адамдар. Мәселе ауыл тұрғындарының қандай да бір түрде «жақын» екенінде емес: олар бір идеямен араласқанда, оны ұстаудың дәл осындай мүмкіндігіқала тұрғындары сияқты. Бұл идеяның өзі ауылдық жерлерде вирусқа айналуы мүмкін емес, өйткені оны таратуға болатын байланыстар көп емес.

Мұны сән саласында - киім, шаш үлгісі және т.б. көру оңай болуы мүмкін. Сән желісінде біз екі адам бір-бірінің киімін байқаған кезде тордың шетін түсіре аламыз. Қала орталығында әр адам күн сайын 1000-нан астам адамды көре алады - көшеде, метрода, адам көп жиналатын мейрамханада және т.б. Ауылдық жерде, керісінше, әр адам бірнеше ондаған адамды ғана көре алады. басқалар. Негізделген тек осы айырмашылық, қала көбірек сән трендтерін қолдауға қабілетті. Тек ең тартымды тенденциялар - ең жоғары тарату жылдамдығы барлар - қаладан тыс жерде орналаса алады.

Идея жақсы болса, ол ақырында барлығына жетеді, ал идея жаман болса, ол жойылады деп ойлаймыз. Әрине, бұл төтенше жағдайларда дұрыс, бірақ олардың арасында белгілі бір желілерде ғана вирусқа айналуы мүмкін көптеген идеялар мен тәжірибелер бар. Бұл шынымен таңқаларлық.

Тек қалалар емес

Біз бұл жерде әсерді қарастырамыз желінің тығыздығы. Ол түйіндердің берілген жиыны үшін сан ретінде анықталады нақты қабырғалар, санға бөлінеді потенциалды жиектер. Яғни, шын мәнінде бар ықтимал байланыстардың пайызы.

Сонымен, қала орталықтарындағы желі тығыздығы ауылдық жерлерге қарағанда жоғары екенін көрдік. Бірақ қалалар біз тығыз желілерді табатын жалғыз орын емес.

Қызықты мысал – орта мектептер. Мысалы, белгілі бір аймақ үшін мектеп оқушылары арасында бар желіні олардың ата-аналарындағы желімен салыстырамыз. Бір географиялық аймақ және бірдей халық, бірақ бір желі екіншісінен бірнеше есе тығыз. Сондықтан сән мен лингвистикалық бағыттардың жасөспірімдер арасында тезірек таралуы таңқаларлық емес.

Сол сияқты, элиталық желілер элиталық емес желілерге қарағанда әлдеқайда тығызырақ болады - менің ойымша, бұл факт бағаланбайды (танымал немесе ықпалды адамдар желіге көбірек уақыт жұмсайды, сондықтан қарапайым адамдарға қарағанда «көршілері» көп). Жоғарыда келтірілген модельдеулерге сүйене отырып, біз элиталық желілер желінің орташа дәрежесінің математикалық заңдарына сүйене отырып, негізгі ағым қолдамайтын кейбір мәдени формаларды қолдайды деп күтеміз. Мен сізге бұл мәдени формалар қандай болуы мүмкін екендігі туралы болжам жасауды қалдырамын.

Ақырында, біз бұл идеяны Интернетке оны үлкен және үлкен деп модельдеу арқылы қолдана аламыз өте тығыз қала. Мәдениеттің көптеген жаңа түрлерінің желіде өркендеп жатқаны таң қаларлық емес, оларды жай ғана кеңістіктік желілерде қолдау мүмкін емес: тауашалар хоббилері, жақсы дизайн стандарттары, әділетсіздік туралы көбірек білу және т.б.. Бұл жай ғана жақсы нәрселер емес. Ертедегі қалалар халық тығыздығы төмен жерлерде таралмайтын аурулардың ұясы болғаны сияқты, Интернет те кликбейт, жалған жаңалықтар және жасанды ашу-ыза сияқты зиянды мәдени нысандардың ұясы болып табылады.

Білім

«Дұрыс уақытта дұрыс сарапшыға ие болу көбінесе шығармашылық мәселелерді шешу үшін ең құнды ресурс болып табылады». — Майкл Нильсен, ашуды ойлап табу

Біз көбінесе жаңалық немесе өнертабысты бір данышпанның санасында болатын процесс деп санаймыз. Оған шабыт жарқылы түседі және - Эврика! — кенеттен бізде көлемді өлшеудің жаңа әдісі пайда болды. Немесе ауырлық теңдеуі. Немесе шам.

Бірақ егер біз ашу сәтінде жалғыз өнертапқыштың көзқарасын алсақ, онда біз құбылысқа қараймыз. түйін тұрғысынан. Ал өнертабысты былай түсіндіру дұрысырақ болар еді желі құбылыс.

Желі кем дегенде екі жағынан маңызды. Біріншіден, бар идеялар енуі керек санаға өнертапқыш. Бұл жаңа мақаладан алынған дәйексөздер, жаңа кітаптың библиографиялық бөлімі – Ньютон иығында тұрған алыптар. Екіншіден, желі жаңа идеяны қайтару үшін өте маңызды кері әлемге; таралмаған өнертабысты «өнертабыс» деп атауға болмайды. Осылайша, осы екі себептерге байланысты өнертабысты (немесе кеңірек айтқанда, білімнің өсуін) диффузия процесі ретінде модельдеу мағынасы бар.

Біраз уақыттан кейін мен білімнің желіде қалай таралатыны және өсетіні туралы шамамен модельдеуді ұсынамын. Бірақ алдымен түсіндіруім керек.

Модельдеу басында тордың әр квадрантында келесідей реттелген төрт сарапшы бар:

Сарапшы 1-де идеяның бірінші нұсқасы бар - оны Idea 1.0 деп атаймыз. Сарапшы 2 - Idea 1.0-ді Idea 2.0-ге айналдыруды білетін адам. Сарапшы 3 Idea 2.0-ді Idea 3.0-ге қалай түрлендіру керектігін біледі. Ақырында, төртінші сарапшы Idea 4.0-ге соңғы нүктені қалай қою керектігін біледі.

Бұл оригами сияқты техникаға ұқсайды, мұнда әдістер әзірленіп, қызықты дизайн жасау үшін басқа әдістермен біріктіріледі. Немесе бұл физика сияқты білім саласы болуы мүмкін, онда соңғы жұмыс алдыңғылардың іргелі жұмыстарына негізделеді.

Бұл модельдеудің мәні мынада: идеяның соңғы нұсқасына үлес қосу үшін төрт сарапшы да қажет. Және әр кезеңде идея тиісті маманның назарына алынуы керек.

Бірнеше ескертулер. Модельдеуге кодталған көптеген шындыққа жанаспайтын болжамдар бар. Міне, олардың бірнешеуі ғана:

1. Идеяларды адамнан адамға (яғни, кітаптар немесе ақпарат құралдары жоқ) қоспағанда, сақтауға және беруге болмайды деп болжанады.
2. Популяцияда идеяларды тудыра алатын тұрақты сарапшылар бар деп болжанады, дегенмен шын мәнінде жаңалық немесе өнертабыстың пайда болуына көптеген кездейсоқ факторлар әсер етеді.
3. Идеяның барлық төрт нұсқасы бірдей SIS параметрлері жинағын (беру жылдамдығы, иммунитеттің пайызы және т.б.) пайдаланады, дегенмен әрбір нұсқа үшін (1.0, 2.0 және т.
4. N+1 идеясы әрқашан N идеясын толығымен ығыстырады деп болжанады, дегенмен іс жүзінде көбінесе ескі және жаңа нұсқалар бір мезгілде, нақты жеңімпаз жоқ.

... және көптеген басқалар.

Талқылау

Бұл білімнің қалай өсетінінің күлкілі жеңілдетілген үлгісі. Модельден тыс көптеген маңызды мәліметтер қалды (жоғарыдан қараңыз). Дегенмен, ол процестің маңызды мәнін қамтиды. Сонымен, біз ескертулермен диффузия туралы білімімізді пайдалана отырып, білімнің өсуі туралы айта аламыз.

Атап айтқанда, диффузиялық модель қалай болатыны туралы түсінік береді процесті жылдамдату: Эксперттік түйіндер арасында пікір алмасуды жеңілдету қажет. Бұл диффузияға кедергі келтіретін желіні өлі түйіндерден тазартуды білдіруі мүмкін. Немесе бұл барлық сарапшыларды идеялар тез таралатын желі тығыздығы жоғары қалаға немесе кластерге орналастыруды білдіруі мүмкін. Немесе оларды бір бөлмеге жинаңыз:

Сонымен... диффузия туралы айта алатыным осы ғана.

Бірақ менде соңғы бір ой бар, бұл өте маңызды. Бұл өсу туралыжәне тоқырау) ғылыми қауымдастықтардағы білім. Бұл идея үні мен мазмұны жағынан жоғарыда айтылғандардан өзгеше, бірақ мені кешіресіз деп үміттенемін.

Ғылыми желілер туралы

Суретте әлемдегі ең маңызды оң кері байланыс циклдерінің бірі көрсетілген (және ол біраз уақыттан бері осылай болды):

Циклдің жоғары ілгерілеуі (K ⟶ T) өте қарапайым: біз жаңа құралдарды әзірлеу үшін жаңа білімді қолданамыз. Мысалы, жартылай өткізгіштердің физикасын түсіну компьютерлерді құрастыруға мүмкіндік береді.

Дегенмен, төмен қарай жылжу кейбір түсініктемелерді қажет етеді. Технологияның дамуы білімнің артуына қалай әкеледі?

Жаңа технологиялар әлемді қабылдаудың жаңа тәсілдерін беретін кезде, мүмкін, ең тікелей әдіс. Мысалы, ең жақсы микроскоптар молекулярлық биология туралы түсініктер бере отырып, жасушаның ішіне тереңірек қарауға мүмкіндік береді. GPS трекерлері жануарлардың қалай қозғалатынын көрсетеді. Сонар мұхиттарды зерттеуге мүмкіндік береді. Тағыда басқа.

Бұл, сөзсіз, өмірлік маңызды механизм, бірақ технологиядан білімге дейін кем дегенде екі басқа жол бар. Олар қарапайым болмауы мүмкін, бірақ менің ойымша, олар маңызды:

бірінші. Технология экономикалық молшылыққа (яғни байлыққа) әкеледі, бұл көбірек адамдарға білім өндірісімен айналысуға мүмкіндік береді.

Егер сіздің ел халқының 90%-ы ауыл шаруашылығымен айналысса, ал қалған 10%-ы сауданың (немесе соғыстың) қандай да бір түрімен айналысса, онда адамдардың табиғат заңдары туралы ойлауға бос уақыты өте аз. Сондықтан да болар, ерте заманда ғылымды негізінен ауқатты отбасы балалары алға тартқан.

Америка Құрама Штаттары жыл сайын 50 000-нан астам Ph.D докторларын дайындайды. 18 жаста (немесе одан да ертерек) зауытта жұмыс істеуге баратын адамның орнына аспирант 30 жасқа немесе мүмкін 40 жасқа дейін қаржыландыруы керек - және оның жұмысы нақты экономикалық әсер ете ме, жоқ па белгісіз. Бірақ адам өз пәнінің, әсіресе физика немесе биология сияқты күрделі салаларда алдыңғы қатарға жетуі керек.

Өйткені, жүйелік тұрғыдан алғанда мамандар қымбат. Ал бұл мамандарды қаржыландыратын қоғамдық байлықтың түпкі көзі – жаңа технология: соқа қаламды субсидиялайды.

секунд. Жаңа технологиялар, әсіресе саяхат және коммуникация саласындағы білім өсетін әлеуметтік желілердің құрылымын өзгертуде. Атап айтқанда, сарапшылар мен мамандардың бір-бірімен тығыз байланыста болуына мүмкіндік береді.

Мұндағы көрнекті өнертабыстарға баспа станогы, пароходтар мен темір жолдар (саяхаттарды жеңілдету және/немесе алыс қашықтыққа хат жіберу), телефондар, ұшақтар және интернет жатады. Бұл технологиялардың барлығы, әсіресе мамандандырылған қауымдастықтар ішінде (білімнің барлық дерлік өсуі орын алатын) желі тығыздығының артуына ықпал етеді. Мысалы, орта ғасырдың аяғында еуропалық ғалымдар арасында пайда болған корреспонденциялық желілер немесе қазіргі физиктердің arXiv пайдалану тәсілі.

Сайып келгенде, бұл екі жол да ұқсас. Екеуі де мамандар желісінің тығыздығын арттырады, бұл өз кезегінде білімнің артуына әкеледі:

Көп жылдар бойы мен жоғары білімнен мүлдем бас тарттым. Аспирантурадағы аз ғана жұмысым аузыма жағымсыз дәм қалдырды. Бірақ қазір мен өткенге қарап, ойланатын болсам (барлық жеке проблемаларды қоспағанда), мен жоғары білім әлі де бар деп қорытындылауым керек өте көп маңызды.

Академиялық әлеуметтік желілер (мысалы, зерттеу қауымдастығы) өркениетіміз жасаған ең озық және құнды құрылымдардың бірі болып табылады. Бізде білім өндіруге бағытталған мамандардың көп шоғырлануы еш жерде жинақталған жоқ. Адамдардың бір-бірінің идеясын түсіну және сынау қабілеті еш жерде дамымаған. Бұл прогрестің соғып тұрған жүрегі. Дәл осы желілерде ағартушылық оты қатты жанады.

Бірақ біз ілгерілеуді қарапайым деп қабылдай алмаймыз. Егер тәжірибенің қайталанбау дағдарысы және егер ол бізге бірдеңе үйретсе, бұл ғылымда жүйелі мәселелер болуы мүмкін. Бұл желінің деградациясының бір түрі.

Біз ғылыммен айналысудың екі әдісін ажыратамыз делік: нағыз ғылым и мансапқорлық. Нағыз ғылым – білімді сенімді түрде шығаратын тәжірибе. Ол қызығушылықпен ынталандырылады және адалдықпен сипатталады (Фейнман: «Көрдің бе, мен тек әлемді түсінуім керек»). Мансапқорлық, керісінше, кәсіби амбициялардан туындайды және саясат пен ғылыми төте жолдарды ойнаумен сипатталады. Бұл ғылым сияқты көрінуі және әрекет етуі мүмкін, бірақ емес сенімді білім береді.

(Иә, бұл әсіре екіжақтылық. Жай ғана ой эксперименті. Айып етпеңіз).

Шындығында, мансапқорлар нақты зерттеу қоғамдастығында орын алған кезде, олар жұмысты бұзады. Қоғамның қалған бөлігі жаңа білім алуға және бөлісуге тырысқанда, олар өздерін жарнамалауға тырысады. Айқындыққа ұмтылудың орнына, мансапқорлар әсерлі естілу үшін бәрін қиындатады және шатастырады. Олар (Гарри Франкфурт айтқандай) ғылыми нонсенспен айналысады. Сондықтан біз оларды білімнің өсуіне қажетті ақпараттың әділ алмасуына жол бермейтін өлі түйіндер ретінде модельдей аламыз:

Мүмкін, ең жақсы модель - мансаптық түйіндер білімге ғана емес, сонымен бірге белсенді түрде тарататын модель. жалған білім. Жалған білім маңыздылығы жасанды түрде жоғарылатылған елеусіз нәтижелерді немесе айла-шарғы жасау немесе жасанды деректерден туындайтын шын мәнінде жалған нәтижелерді қамтуы мүмкін.

Біз оларды қалай модельдесек те, мансапқорлар біздің ғылыми қауымдастықтарымызды тұншықтырып тастауы мүмкін.

Бұл бізге өте қажет ядролық тізбекті реакция сияқты - бізге білімнің жарылысы қажет - тек біздің байытылған U-235-те тізбекті реакцияны басатын реактивті емес U-238 изотопы тым көп.

Әрине, мансапқорлар мен нағыз ғалымдар арасында айқын айырмашылық жоқ. Әрқайсымыздың ішімізде аздап мансапқорлық жасырылған. Мәселе білімнің таралуы жойылмайынша желі қанша уақытқа созылуы мүмкін.

Ой, соңына дейін оқыдың. Оқығаныңызға рахмет.

Лицензия

CC0 Барлық құқықтар қорғалмаған. Сіз бұл жұмысты өз қалауыңыз бойынша пайдалана аласыз :).

Алғыс

• Кевин Квок и Ники Кейс жобаның әртүрлі нұсқалары бойынша ойластырылған ескертулер мен ұсыныстар үшін.
• Ник Барр — бүкіл процесс барысында моральдық қолдау көрсеткені үшін және жұмысым туралы ең пайдалы кері байланыс үшін.
• Маған перколяция құбылысы мен перколяция шегін көрсеткені үшін Кит А.
• Джефф Лонсдейл сілтемесі үшін бұл эссе, бұл (көптеген кемшіліктеріне қарамастан) осы лауазымда жұмыс істеуге басты түрткі болды.

Интерактивті эссе үлгілері

• Ники Кейстің барлық жұмыстары, әсіресе. «Көпбұрыштар туралы астарлы әңгіме» (Ви Хартпен бірге) және «Дауыс беру үшін жақсырақ бюллетень әзірлеу». Бұл интерактивті эссе болуы мүмкін деген жоғары жолақ.
• distill.pub: Машиналық оқытудың ерекше жоғары сапалы интерактивті сипаттамалары.
• Брет Виктордың классикалық жұмысы «Абстракция баспалдағымен жоғары және төмен». Мен баспалдақпен көтерілуде онша жақсы болмадым, бірақ әрқашан тағы бір әрекет болады.

Ақпарат көзі: www.habr.com