Dacă ați petrecut timp gândindu-vă la sisteme complexe, probabil că înțelegeți importanța rețelelor. Rețelele ne conduc lumea. De la reacțiile chimice din interiorul unei celule, la rețeaua de relații dintr-un ecosistem, la rețelele comerciale și politice care modelează cursul istoriei.

Sau luați în considerare acest articol pe care îl citiți. Probabil l-ai găsit în rețea socială, descărcat de pe rețea de calculatoare și în prezent descifrează sensul folosind dvs Retea neurala.

Dar oricât m-am gândit la rețele de-a lungul anilor, până de curând nu am înțeles importanța simplității difuziune.

Acesta este subiectul nostru de astăzi: cum, cât de haotic se mișcă și se răspândește totul. Câteva exemple pentru a vă deschide apetitul:

• Boli infecțioase care trec de la purtător la purtător în cadrul unei populații.
• Meme care se răspândesc pe graficul urmăritorilor de pe rețelele sociale.
• Incendiu de pădure.
• Idei și practici care pătrund într-o cultură.
• Cascada de neutroni în uraniu îmbogățit.

O notă rapidă despre formă.

Spre deosebire de toate lucrările mele anterioare, acest eseu este interactiv [în Articol original exemple interactive sunt date cu glisoare și butoane care controlează obiectele de pe ecran - aprox. BANDĂ].

Asadar, haideti sa începem. Prima sarcină este de a dezvolta un vocabular vizual pentru diseminarea în rețele.

Model simplu

Sunt sigur că știți cu toții baza rețelelor, adică noduri + margini. Pentru a studia difuzia, trebuie doar să marcați unele noduri ca activ. Sau, după cum le place să spună epidemiologilor, infectat:

Această activare sau infecție se răspândește prin rețea de la nod la nod conform regulilor pe care le vom dezvolta mai jos.

Rețelele reale sunt de obicei mult mai mari decât această rețea simplă cu șapte noduri. Sunt, de asemenea, mult mai confuze. Dar, de dragul simplității, vom construi aici un model de jucărie pentru a studia o rețea, adică o rețea de zăbrele.

(Ceea ce îi lipsește plasei în realism, compensează prin faptul că este ușor de desenat 😉

Cu excepția cazului în care se menționează altfel, nodurile de rețea au patru vecini, de exemplu:

Și trebuie să vă imaginați că aceste zăbrele se extind la nesfârșit în toate direcțiile. Cu alte cuvinte, nu ne interesează comportamentul care apare doar la marginile rețelei sau în populații mici.

Având în vedere că zăbrelele sunt astfel ordonate, le putem simplifica în pixeli. De exemplu, aceste două imagini reprezintă aceeași rețea:

Într-un comportament, nodul activ transmite întotdeauna infecția vecinilor săi (neinfectați). Dar e plictisitor. Lucruri mult mai interesante se întâmplă în momentul transferului probabilistică.

SIR și SIS

В Modele SIR (Susceptibil-Infectat-Eliminat) un nod poate fi în trei stări:

• Susceptibil
• Infectat
• Îndepărtat

Iată cum funcționează simularea interactivă [in Articol original poți selecta rata de transmitere a infecției de la 0 la 1, vezi procesul pas cu pas sau în întregime - aprox. traducere]:

• Nodurile încep ca susceptibile, cu excepția câtorva noduri care încep ca infectate.
• La fiecare pas de timp, nodurile infectate au șansa de a transmite infecția fiecăruia dintre vecinii lor susceptibili cu o probabilitate egală cu rata de transmitere.
• Nodurile infectate intră apoi într-o stare „ștersă”, ceea ce înseamnă că nu mai sunt capabili să îi infecteze pe alții sau să se infecteze ei înșiși.

În contextul bolii, îndepărtarea poate însemna că persoana a murit sau că a dezvoltat imunitate la agentul patogen. Noi spunem că sunt „eliminați” din simulare pentru că nu li se întâmplă nimic altceva.

În funcție de ceea ce încercăm să modelăm, poate fi necesar un alt model decât SIR.

Dacă simulăm răspândirea rujeolei sau un focar de incendiu, SIR este ideal. Dar să presupunem că simulăm răspândirea unei noi practici culturale, cum ar fi meditația. La început nodul (persoana) este receptiv pentru că nu a făcut niciodată acest lucru înainte. Apoi, dacă începe să mediteze (poate după ce a auzit despre asta de la un prieten), îl vom modela ca fiind infectat. Dar dacă oprește practica, nu va muri și nu va cădea din simulare, pentru că în viitor își poate relua cu ușurință acest obicei. Așa că se întoarce la o stare receptivă.

Aceasta Modelul SIS (Susceptibil–Infectat–Susceptibil). Modelul clasic are doi parametri: viteza de transmisie și viteza de recuperare. Cu toate acestea, în simulările pentru acest articol, am decis să simplific omițând parametrul ratei de recuperare. În schimb, nodul infectat revine automat la starea susceptibilă la următorul pas de timp, cu excepția cazului în care este infectat de unul dintre vecinii săi. În plus, permitem unui nod infectat la pasul n să se autoinfecteze la pasul n+1 cu o probabilitate egală cu rata de transmisie.

Discuție

După cum puteți vedea, acesta este foarte diferit de modelul SIR.

Deoarece nodurile nu sunt niciodată îndepărtate, chiar și o rețea foarte mică și închisă poate susține o infecție SIS pentru o lungă perioadă de timp. Infecția pur și simplu sare de la nod la nod și revine.

În ciuda diferențelor lor, SIR și SIS se dovedesc a fi surprinzător de interschimbabile pentru scopurile noastre. Așadar, pentru restul acestui articol, vom rămâne la SIS - în principal pentru că este mai durabil și, prin urmare, mai distractiv de lucrat.

Nivel critic

După ce ați jucat cu modelele SIR și SIS, este posibil să fi observat ceva despre longevitatea infecției. La rate de transmitere foarte scăzute, cum ar fi 10%, infecția tinde să se stingă. În timp ce la valori mai mari, cum ar fi 50%, infecția rămâne vie și preia cea mai mare parte a rețelei. Dacă rețeaua ar fi infinită, ne-am putea imagina că continuă și se răspândește pentru totdeauna.

O astfel de difuzare fără limite are multe nume: „viral”, „nuclear” sau (în titlul acestui articol) critic.

Se pare că există specific punctul de rupere care separă rețelele subcritice (condamnat la dispariție) din rețele supercritice (capabil de creștere infinită). Acest punct de cotitură se numește prag critic, iar acesta este un semn destul de general al proceselor de difuzie în rețelele obișnuite.

Valoarea exactă a pragului critic variază între rețele. Ceea ce este comun este asta disponibilitate un astfel de sens.

[Într-o demonstrație interactivă de la Articol original Puteți încerca să găsiți manual pragul critic al rețelei modificând valoarea vitezei de transmisie. Este undeva între 22% și 23% - aprox. traducere]

La 22% (și mai jos), infecția se stinge în cele din urmă. La 23% (și peste), infecția inițială dispare uneori, dar în majoritatea cazurilor reușește să supraviețuiască și să se răspândească suficient de mult pentru a-și asigura existența pentru totdeauna.

(Apropo, există un întreg domeniu științific dedicat găsirii acestor praguri critice pentru diferite topologii de rețea. Pentru o introducere rapidă, vă recomand să parcurgeți rapid articolul Wikipedia despre pragul de scurgere).

În general, iată cum funcționează: sub un prag critic, orice infecție finită din rețea este garantată (cu probabilitatea 1) să se stingă în cele din urmă. Dar peste un prag critic, există o probabilitate (p > 0) ca infecția să continue pentru totdeauna și, în acest fel, să se răspândească în mod arbitrar departe de locul inițial.

Cu toate acestea, rețineți că rețeaua supercritică nu este garanțiică infecția va continua pentru totdeauna. De fapt, deseori se estompează, mai ales în primele etape ale simulării. Să vedem cum se întâmplă asta.

Să presupunem că am început cu un nod infectat și patru vecini. La primul pas de modelare, infecția are 5 șanse independente de răspândire (inclusiv șansa de a se „răspândi” la ea însăși la pasul următor):

Acum să presupunem că rata de transfer este de 50%. În acest caz, în primul pas aruncăm o monedă de cinci ori. Și dacă se rostogolesc cinci capete, infecția va fi distrusă. Acest lucru se întâmplă în aproximativ 3% din cazuri - și acesta este doar în primul pas. O infecție care supraviețuiește primului pas are o probabilitate (de obicei mai mică) de a muri în a doua etapă, o probabilitate (și mai mică) de a muri în a treia etapă etc.

Deci, chiar și atunci când rețeaua este supercritică - dacă rata de transmisie este de 99% - există șansa ca infecția să dispară.

Dar important este că ea nu o face mereu va dispărea. Dacă adunați probabilitatea ca toți pașii să se stingă la infinit, rezultatul este mai mic de 1. Cu alte cuvinte, există o probabilitate diferită de zero ca infecția să continue pentru totdeauna. Acesta este ceea ce înseamnă pentru o rețea să fie supercritică.

SISa: activare spontană

Până în acest moment, toate simulările noastre au început cu o mică bucată de noduri pre-infectate în centru.

Dar dacă porniți de la zero? Apoi modelăm activarea spontană – procesul prin care un nod susceptibil devine infectat întâmplător (nu de la unul dintre vecinii săi).

Aceasta denumit Modelul SISa. Litera „a” înseamnă „automat”.

În simularea SISa, apare un nou parametru - rata de activare spontană, care modifică frecvența infecției spontane (este prezent și parametrul ratei de transmisie pe care l-am văzut mai devreme).

Ce este nevoie pentru ca o infecție să se răspândească în rețea?

Discuție

Este posibil să fi observat în simulare că creșterea ratei de activare spontană nu schimbă dacă infecția preia întreaga rețea sau nu. Numai viteza de transmisie determină dacă rețeaua este sub- sau supercritică. Iar atunci când rețeaua este subcritică (rata de transmisie mai mică sau egală cu 22%), nicio infecție nu se poate răspândi în întreaga rețea, indiferent cât de des începe.

E ca și cum ai porni un incendiu pe un câmp umed. Puteți aprinde câteva frunze uscate pe foc, dar flacăra se va stinge rapid pentru că restul peisajului nu este suficient de inflamabil (subcritic). În timp ce se află pe un câmp foarte uscat (supercritic), o scânteie este suficientă pentru ca un foc să înceapă.

Lucruri similare se observă în sfera ideilor și invențiilor. Adesea, lumea nu este pregătită pentru o idee, caz în care poate fi inventată iar și iar, dar nu atrage masele. Pe de altă parte, lumea poate fi complet pregătită pentru o invenție (mare cerere latentă) și, de îndată ce se naște, este acceptată de toată lumea. La mijloc sunt idei care sunt inventate în mai multe locuri și răspândite la nivel local, dar nu suficient pentru ca o singură versiune să măture întreaga rețea deodată. În această ultimă categorie găsim, de exemplu, agricultura și scrierea, care au fost inventate independent de diferite civilizații umane de aproximativ zece, respectiv de trei ori.

imunitate

Să presupunem că facem unele noduri complet invulnerabile, adică imune la activare. Este ca și cum sunt inițial într-o stare la distanță, iar modelul SIS(a) este lansat pe nodurile rămase.

Glisorul de imunitate controlează procentul de noduri care sunt eliminate. Încercați să îi schimbați valoarea (în timp ce modelul rulează!) și vedeți cum afectează starea rețelei, indiferent dacă va fi supercritică sau nu.

Discuție

Modificarea numărului de noduri care nu răspund schimbă complet imaginea dacă rețeaua va fi sub- sau supercritică. Și nu este greu de înțeles de ce. Cu un număr mare de gazde insensibile, infecția are mai puține șanse de a se răspândi la noi gazde.

Se pare că acest lucru are o serie de consecințe practice foarte importante.

Una dintre ele este prevenirea răspândirii incendiilor forestiere. La nivel local, fiecare persoană trebuie să-și ia propriile măsuri de precauție (de exemplu, să nu lăsați niciodată o flacără deschisă nesupravegheată). Dar la scară largă, focarele izolate sunt inevitabile. Deci, o altă metodă de protecție este să se asigure că există suficiente „rupturi” (în rețeaua de materiale inflamabile) astfel încât un focar să nu cuprindă întreaga rețea. Curățările îndeplinesc această funcție:

Un alt focar care este important de oprit este o boală infecțioasă. Aici este introdus conceptul imunitate de turmă. Aceasta este ideea că unii oameni nu pot fi vaccinați (de exemplu, au un sistem imunitar compromis), dar dacă destui oameni sunt imuni la infecție, boala nu se poate răspândi la infinit. Cu alte cuvinte, ar trebui să vă vaccinați suficient parte a populației să transfere populația dintr-o stare supercritică într-una subcritică. Când se întâmplă acest lucru, un pacient se poate infecta în continuare (după ce a călătorit într-o altă regiune, de exemplu), dar fără o rețea supercritică în care să se dezvolte, boala va infecta doar o mână mică de oameni.

În cele din urmă, conceptul de noduri imunitare explică ce se întâmplă într-un reactor nuclear. Într-o reacție în lanț, un atom de uraniu-235 în descompunere eliberează aproximativ trei neutroni, care provoacă (în medie) fisiunea a mai mult de un atom de U-235. Noii neutroni provoacă apoi o scindare suplimentară a atomilor și așa mai departe exponențial:

Când construiți o bombe, scopul este să vă asigurați că creșterea exponențială continuă necontrolată. Dar într-o centrală electrică, scopul este de a produce energie fără a ucide pe toți cei din jurul tău. În acest scop sunt folosite tije de control, realizat dintr-un material care poate absorbi neutroni (de exemplu, argint sau bor). Deoarece absorb mai degrabă decât eliberează neutroni, ei acționează ca noduri imunitare în simularea noastră, împiedicând astfel nucleul radioactiv să devină supercritic.

Așadar, trucul unui reactor nuclear este să mențină reacția aproape de un prag critic prin mișcarea tijelor de control înainte și înapoi și să te asiguri că ori de câte ori ceva nu merge bine, tijele cad în miez și o opresc.

gradul de

gradul de al unui nod este numărul vecinilor săi. Până în acest moment, am luat în considerare rețelele de gradul 4. Dar ce se întâmplă dacă modificați acest parametru?

De exemplu, puteți conecta fiecare nod nu numai la patru vecini imediati, ci și la încă patru în diagonală. Într-o astfel de rețea, gradul va fi 8.

Grilele cu grade 4 și 8 sunt bine simetrice. Dar cu gradul 5 (de exemplu) apare o problemă: pe ce cinci vecini să alegem? În acest caz, selectăm patru vecini cei mai apropiați (N, E, S, W), apoi selectăm aleatoriu un vecin din mulțimea {NE, SE, SW, NW}. Alegerea se face independent pentru fiecare nod la fiecare pas de timp.

Discuție

Din nou, nu este greu de văzut ce se întâmplă aici. Atunci când fiecare nod are mai mulți vecini, șansele de răspândire a infecției cresc și, astfel, rețeaua este mai probabil să devină critică.

Cu toate acestea, consecințele pot fi neașteptate, așa cum vom vedea mai jos.

Orașe și densitatea rețelei

Până acum, rețelele noastre au fost complet omogene. Fiecare nod arată ca oricare altul. Dar ce se întâmplă dacă schimbăm condițiile și permitem stări diferite ale nodurilor în întreaga rețea?

De exemplu, să încercăm să modelăm orașe. Pentru a face acest lucru, vom crește densitatea în unele părți ale rețelei (grad mai mare de noduri). Facem acest lucru pe baza datelor pe care le au cetățenii cerc social mai larg și mai multe interacțiuni socialedecât oamenii din afara orașelor.

În modelul nostru, nodurile susceptibile sunt colorate în funcție de gradul lor. Nodurile din „zonele rurale” au gradul 4 (și sunt colorate cu gri deschis), în timp ce nodurile din „zonele urbane” au grade mai mari (și sunt colorate mai închis), începând cu gradul 5 la periferie și terminând cu 8 în centrul orașului.

Încercați să alegeți o viteză de propagare astfel încât activarea să acopere orașele și apoi să nu depășească granițele acestora.

Găsesc această simulare atât evidentă, cât și surprinzătoare. Desigur, orașele mențin nivelul cultural mai bine decât zonele rurale - toată lumea știe asta. Ceea ce mă surprinde este că o parte din această diversitate culturală apare pur și simplu pe baza topologiei rețelei sociale.

Acesta este un punct interesant, voi încerca să-l explic mai detaliat.

Aici avem de-a face cu forme de cultură care se transmit simplu și direct de la om la om. De exemplu, maniere, jocuri de societate, tendințe în modă, tendințe lingvistice, ritualuri în grupuri mici și produse care se răspândesc prin gură în gură, plus pachete întregi de informații pe care le numim idei.

(Notă: diseminarea informației între oameni este îngreunată de mass-media. Este mai ușor să ne imaginăm un mediu tehnologic primitiv, cum ar fi Grecia Antică, unde aproape fiecare scânteie de cultură a fost transmisă prin interacțiunea în spațiul fizic.)

Din simularea de mai sus, am învățat că există idei și practici culturale care se pot răspândi și se pot răspândi în oraș, dar pur și simplu nu pot (nu pot) să se răspândească în zonele rurale. Acestea sunt aceleași idei și aceiași oameni. Ideea nu este că locuitorii din mediul rural sunt cumva „închiși la minte”: atunci când interacționează cu aceeași idee, ei exact aceleasi sanse de a-l prindeca şi orăşenii. Doar că ideea în sine nu poate deveni virală în zonele rurale, pentru că nu există multe legături prin care se poate răspândi.

Acest lucru este poate cel mai ușor de văzut în domeniul modei - haine, coafuri etc. În rețeaua modei, putem surprinde marginea zăbrelei atunci când două persoane își observă ținutele. Într-un centru urban, fiecare persoană poate vedea mai mult de 1000 de persoane în fiecare zi - pe stradă, la metrou, într-un restaurant aglomerat etc. Într-o zonă rurală, dimpotrivă, fiecare persoană poate vedea doar câteva zeci. Bazat pe doar aceasta diferenta, orașul este capabil să susțină mai multe tendințe de modă. Și numai cele mai convingătoare tendințe – cele cu cele mai mari rate de transmisie – vor putea să se afișeze în afara orașului.

Avem tendința de a crede că, dacă o idee este bună, în cele din urmă va ajunge la toată lumea, iar dacă o idee este rea, va dispărea. Desigur, acest lucru este adevărat în cazuri extreme, dar între ele există o mulțime de idei și practici care pot deveni virale doar pe anumite rețele. Acest lucru este cu adevărat uimitor.

Nu numai orașe

Ne uităm la impactul aici densitatea rețelei. Este definit pentru un set dat de noduri ca un număr coaste reale, împărțit la număr margini potentiale. Adică procentul de posibile conexiuni care există efectiv.

Deci, am văzut că densitatea rețelei în centrele urbane este mai mare decât în ​​zonele rurale. Dar orașele nu sunt singurul loc în care găsim rețele dense.

Un exemplu interesant sunt școlile secundare. De exemplu, pentru o anumită zonă, comparăm rețeaua care există printre școlari cu rețeaua care există printre părinți. Aceeași zonă geografică și aceeași populație, dar o rețea este de multe ori mai densă decât cealaltă. Prin urmare, nu este de mirare că moda și tendințele lingvistice se răspândesc mult mai repede în rândul adolescenților.

La fel, rețelele de elită tind să fie mult mai dense decât rețelele non-elite – un fapt care cred că este subapreciat (oamenii care sunt populari sau influenți petrec mai mult timp în rețele și, prin urmare, au mai mulți „vecini” decât oamenii obișnuiți). Pe baza simulărilor de mai sus, ne așteptăm ca rețelele de elită să susțină unele forme culturale care nu pot fi susținute de mainstream, pur și simplu bazate pe legile matematice ale gradului mediu al rețelei. Vă las să speculați despre ce ar putea fi aceste forme culturale.

În cele din urmă, putem aplica această idee pe Internet modelându-l ca imens și foarte dens oraș. Nu este surprinzător faptul că multe noi tipuri de cultură prosperă online, care pur și simplu nu pot fi susținute pe rețelele pur spațiale: hobby-uri de nișă, standarde de design mai bune, o mai mare conștientizare a nedreptății etc. Și nu sunt doar lucruri frumoase. Așa cum orașele timpurii au fost terenuri de reproducere pentru boli care nu se puteau răspândi în densități scăzute de populație, la fel și Internetul este un teren de reproducere pentru forme culturale maligne, cum ar fi clickbait, știri false și stârnirea indignării artificiale.

Знания

„A avea expertul potrivit la momentul potrivit este adesea cea mai valoroasă resursă pentru rezolvarea creativă a problemelor.” — Michael Nielsen, Inventing Discovery

Ne gândim adesea la descoperire sau invenție ca la un proces care are loc în mintea unui singur geniu. El este lovit de un fulger de inspirație și... Eureka! — dintr-o dată avem o nouă modalitate de a măsura volumul. Sau ecuația gravitației. Sau un bec.

Dar dacă luăm punctul de vedere al unui inventator singuratic în momentul descoperirii, atunci ne uităm la fenomen din punctul de vedere al unui nod. Deși ar fi mai corect să se interpreteze invenția ca reţea fenomen.

Rețeaua este importantă în cel puțin două moduri. În primul rând, ideile existente trebuie să pătrundă în conștiință inventator. Acestea sunt citate dintr-un articol nou, secțiunea bibliografică a unei noi cărți - giganții pe ai căror umeri stătea Newton. În al doilea rând, rețeaua este critică pentru întoarcerea unei idei noi înapoi in lume; o invenție care nu s-a răspândit nu merită deloc să fie numită „invenție”. Astfel, din ambele motive, are sens să modelăm invenția – sau, mai larg, creșterea cunoștințelor – ca proces de difuzare.

În scurt timp, voi prezenta o simulare aproximativă a modului în care cunoștințele se pot răspândi și crește în cadrul unei rețele. Dar mai întâi trebuie să explic.

La începutul simulării, există patru experți în fiecare cadran al grilei, aranjați după cum urmează:

Expert 1 are prima versiune a ideii - să o numim Idea 1.0. Expertul 2 este persoana care știe să transforme Ideea 1.0 în Ideea 2.0. Expertul 3 știe cum să transforme Ideea 2.0 în Ideea 3.0. Și, în cele din urmă, al patrulea expert știe să pună tușa finală Ideei 4.0.

Aceasta este similară cu o tehnică precum origami, în care tehnicile sunt dezvoltate și combinate cu alte tehnici pentru a crea modele mai interesante. Sau poate fi un domeniu de cunoaștere, precum fizica, în care lucrările mai recente se bazează pe munca fundamentală a predecesorilor.

Ideea acestei simulări este că avem nevoie de toți cei patru experți pentru a contribui la versiunea finală a ideii. Și în fiecare etapă ideea trebuie adusă în atenția expertului corespunzător.

Câteva avertismente. Există multe ipoteze nerealiste codificate în simulare. Iată doar câteva dintre ele:

1. Se presupune că ideile nu pot fi stocate și transmise decât de la o persoană la alta (adică, fără cărți sau media).
2. Se presupune că în populație există experți permanenți care pot genera idei, deși în realitate mulți factori aleatori influențează apariția unei descoperiri sau invenții.
3. Toate cele patru versiuni ale ideii folosesc același set de parametri SIS (rată de transmisie, procent de imunitate etc.), deși probabil că este mai realist să folosiți parametri diferiți pentru fiecare versiune (1.0, 2.0 etc.)
4. Se presupune că ideea N+1 înlocuiește întotdeauna complet ideea N, deși în practică adesea atât versiunile vechi, cât și cele noi circulă simultan, fără un câștigător clar.

… și multe altele.

Discuție

Acesta este un model ridicol de simplificat al modului în care cunoașterea crește de fapt. Au rămas o mulțime de detalii importante în afara modelului (vezi mai sus). Cu toate acestea, surprinde esența importantă a procesului. Și astfel putem, cu rezerve, să vorbim despre creșterea cunoștințelor folosind cunoștințele noastre despre difuzare.

În special, modelul de difuzie oferă o perspectivă asupra modului accelerarea procesului: Necesitatea de a facilita schimbul de idei între nodurile experți. Acest lucru poate însemna curățarea rețelei de noduri moarte care împiedică difuzarea. Sau ar putea însemna plasarea tuturor experților într-un oraș sau cluster cu o densitate mare de rețea, unde ideile se răspândesc rapid. Sau colectează-le într-o singură cameră:

Deci... asta e tot ce pot spune despre difuzie.

Dar am un ultim gând și este foarte important. Este vorba despre creșteresi stagnare) cunoștințe în comunitățile științifice. Această idee este diferită ca ton și conținut față de orice de mai sus, dar sper că mă vei ierta.

Despre rețele științifice

Ilustrația arată una dintre cele mai importante bucle de feedback pozitiv din lume (și a fost așa de ceva timp):

Progresia ascendentă a ciclului (K ⟶ T) este destul de simplă: folosim cunoștințe noi pentru a dezvolta noi instrumente. De exemplu, înțelegerea fizicii semiconductorilor ne permite să construim computere.

Cu toate acestea, mișcarea descendentă necesită unele explicații. Cum duce dezvoltarea tehnologiei la o creștere a cunoștințelor?

O modalitate – poate cea mai directă – este atunci când noile tehnologii ne oferă noi moduri de a percepe lumea. De exemplu, cele mai bune microscoape vă permit să priviți mai adânc în interiorul unei celule, oferind perspective pentru biologia moleculară. Trackerele GPS arată cum se mișcă animalele. Sonarul vă permite să explorați oceanele. Și așa mai departe.

Acesta este, fără îndoială, un mecanism vital, dar există cel puțin alte două căi de la tehnologie la cunoaștere. Poate că nu sunt la fel de simple, dar cred că sunt la fel de importante:

în primul rând. Tehnologia duce la abundență economică (adică bogăție), care permite mai multor oameni să se implice în producerea de cunoștințe.

Dacă 90% din populația țării tale este angajată în agricultură, iar restul de 10% sunt angajate într-o formă de comerț (sau război), atunci oamenii au foarte puțin timp liber să se gândească la legile naturii. Poate de aceea, în vremurile mai vechi, știința era promovată în principal de copiii din familii bogate.

Statele Unite produc mai mult de 50 de doctori în fiecare an. În loc ca o persoană să lucreze într-o fabrică la vârsta de 000 ani (sau mai devreme), un student absolvent trebuie să fie finanțat până la vârsta de 18 sau poate 30 – și chiar și atunci nu este clar dacă munca lor va avea vreun impact economic real. Dar este necesar ca o persoană să ajungă în fruntea disciplinei sale, mai ales în domenii complexe precum fizica sau biologia.

Cert este că din punct de vedere al sistemului, specialiștii sunt scumpi. Iar sursa supremă de avere publică care finanțează acești specialiști este noua tehnologie: plugul subvenționează țarc.

în al doilea rând. Noile tehnologii, în special în domeniul călătoriilor și al comunicațiilor, schimbă structura rețelelor sociale în care se dezvoltă cunoștințele. În special, permite experților și specialiștilor să interacționeze mai strâns între ei.

Invențiile notabile aici includ tiparnița, navele cu aburi și căile ferate (care facilitează călătoriile și/sau trimiterea de corespondență pe distanțe lungi), telefoanele, avioanele și internetul. Toate aceste tehnologii contribuie la creșterea densității rețelei, în special în cadrul comunităților specializate (unde are loc aproape toată creșterea cunoștințelor). De exemplu, rețelele de corespondență care au apărut în rândul oamenilor de știință europeni la sfârșitul Evului Mediu sau modul în care fizicienii moderni folosesc arXiv.

În cele din urmă, ambele căi sunt similare. Ambele cresc densitatea rețelei de specialiști, ceea ce, la rândul său, duce la o creștere a cunoștințelor:

Mulți ani am fost destul de disprețuitor față de învățământul superior. Scurta mea perioadă la liceu mi-a lăsat un gust prost în gură. Dar acum că mă uit înapoi și mă gândesc (în afară de toate problemele personale), trebuie să trag concluzia că studiile superioare sunt încă чрезвычайно important.

Rețelele sociale academice (de exemplu, comunitățile de cercetare) sunt una dintre cele mai avansate și mai valoroase structuri pe care le-a creat civilizația noastră. Nicăieri nu am acumulat o concentrare mai mare de specialiști concentrați pe producerea cunoștințelor. Nicăieri oamenii nu au dezvoltat o abilitate mai mare de a înțelege și de a critica ideile celuilalt. Este inima care bate a progresului. În aceste rețele arde cel mai puternic focul iluminării.

Dar nu putem lua progresul de la sine înțeles. Dacă experimente criza de ireproductibilitate și dacă ne-a învățat ceva, a fost că știința poate avea probleme sistemice. Acesta este un fel de degradare a rețelei.

Să presupunem că distingem două moduri de a face știință: știință adevărată и carierism. Știința adevărată este practicile care produc cunoștințe în mod fiabil. Este motivat de curiozitate și caracterizat de onestitate (Feynman: „Vedeți, trebuie doar să înțeleg lumea”). Carierismul, dimpotrivă, este motivat de ambiții profesionale și se caracterizează prin jocul politic și scurtături științifice. Poate arata si actioneaza ca stiinta, dar nu produce cunoștințe de încredere.

(Da, aceasta este o dihotomie exagerată. Doar un experiment de gândire. Nu mă învinovăți).

Faptul este că atunci când carieriştii ocupă spaţiu în comunitatea reală de cercetare, ei ruinează munca. Ei se străduiesc să se promoveze în timp ce restul comunității încearcă să câștige și să împărtășească cunoștințe noi. În loc să se străduiască pentru claritate, carieriştii complică şi încurcă totul pentru a suna mai impresionant. Sunt angajați în (cum ar spune Harry Frankfurt) prostii științifice. Și, prin urmare, le-am putea modela ca noduri moarte, impermeabile la schimbul echitabil de informații necesare creșterii cunoștințelor:

Poate că cel mai bun model este cel în care nodurile carieriste nu sunt doar impermeabile la cunoștințe, ci și răspândesc în mod activ cunoștințe false. Cunoștințele false pot include rezultate nesemnificative a căror importanță este umflată artificial sau rezultate cu adevărat false care apar din manipulare sau date fabricate.

Indiferent de modul în care le modelăm, carieriştii ne pot sugruma cu siguranţă comunităţile ştiinţifice.

Este ca și reacția nucleară în lanț de care avem nevoie disperată - avem nevoie de o explozie de cunoștințe - doar U-235-ul nostru îmbogățit conține prea mult izotopul nereactiv U-238, care suprimă reacția în lanț.

Desigur, nu există nicio diferență clară între carierişti și oameni de știință adevărați. Fiecare dintre noi are un pic de carierism ascuns în noi. Întrebarea este cât poate dura rețeaua înainte ca diseminarea cunoștințelor să dispară.

Oh, ai citit până la capăt. Vă mulțumesc că ați citit.

Licență

CC0 Toate drepturile nu sunt rezervate. Puteți folosi această lucrare după cum credeți de cuviință :).

Mulțumiri

• Kevin Kwok и Nicky Case pentru comentarii și sugestii atente cu privire la diferite versiuni ale proiectului.
• Nick Barr — pentru sprijin moral pe parcursul întregului proces și pentru cel mai util feedback cu privire la munca mea.
• Keith A. pentru că mi-a indicat fenomenul de percolare și pragul de percolare.
• Geoff Lonsdale pentru link-ul către acesta este un eseu, care (în ciuda numeroaselor neajunsuri) a fost principalul imbold pentru lucrul la acest post.

Mostre de eseuri interactive

• Toate lucrările lui Nicky Case, mai ales. „Pilda poligoanelor” (cu Vi Hart) și „Dezvoltarea unui buletin de vot mai bun”. Acesta este un standard ridicat pentru ceea ce poate fi un eseu interactiv.
• distila.pub: Descrieri interactive de înaltă calitate ale învățării automate.
• Operă clasică de Bret Victor „Sus și jos pe scara abstracției”. Nu mă pricepeam foarte bine la urcarea scărilor, dar mai e mereu o încercare.

Sursa: www.habr.com