Только что опубликовано! Заголовок: Фиксированные ведра не могут (феноменально) связываться Подзаголовок: "Смотрите, что им нужно, чтобы имитировать часть нашей силы" - сказал Процессно-Топологический Монад Отрывок: Почему IIT терпит неудачу (структурная проблема) Вы можете подумать, что проблема XOR-сетки - это просто ошибка в формализме IIT. Исправьте уравнения и добавьте некоторые ограничения... возможно, проблема исчезнет? Ситуация более тонкая, чем это. В разговоре с сторонниками IIT (например, Кристофом Кохом) они подчеркивали, что формализм онтологически нейтрален: его можно применять к полям, к любому пространству состояний, и не только к дискретным ячейкам. Математика не заботится о том, что представляют собой состояния. Так что проблема не в том, что IIT привержен определенной онтологии. Дело в том, что когда вы применяете IIT к системам с фиксированной индивидуализацией, он возвращает результаты, которые не отслеживают то, что нам важно. Вот способ подумать об этом более благожелательно: возможно, IIT можно переосмыслить как метод для обнаружения фундаментальной интеграции в любой онтологии, которую вы ему предоставите. С этой точки зрения, если вы примените IIT к клеточному автомату с фиксированными ведрами, вы захотите, чтобы он вернул что-то вроде размера ведра. Сторонники IIT могут сказать, что онтология обманывает их: "Вы дали мне независимо определенные ячейки, и я нашел независимо определенные ячейки. Чего вы ожидали?" Проблема в том, что IIT в настоящее время возвращает больше, чем размер ведра. Он находит "интегрированную информацию", охватывающую множество ячеек, достигая пиков на уровне сетки, в системах, где мы построили ячейки так, чтобы они были онтологически независимыми, и поведение целого всегда точно такое же, как сумма его частей. Если бы IIT правильно отслеживал внутреннее единство, он должен был бы вернуть: "эти ячейки отдельны, и здесь нет ничего объединенного выше уровня одной ячейки." Вместо этого он находит структуры, которые мы знаем точно (потому что мы построили и формально специфицировали систему), что они чисто описательные. Одно замечание, которое стоит отметить: "состояние" в клеточном автомате не так просто, как "один бит на ячейку." Чтобы вычислить следующее состояние ячейки в Игре Жизни Конвея, вам нужно 3×3 соседство вокруг нее, плюс правила обновления. Таким образом, информация, необходимая для одного шага обновления, больше похожа на "конфигурацию соседства X таблицу правил," а не просто на "0 или 1." Эффективное пространство состояний богаче, чем наивное подсчитывание ведер подразумевает. Это не спасает стандартный CA от критики связывания, хотя (вы все равно не можете получить агрегацию, и вы все равно не можете увидеть глайдер как причинную единицу!), но стоит точно указать, что "ведро" на самом деле содержит. Тем не менее, даже с этой доработкой ячейки остаются онтологически приоритетными. "Двойная интерпретация", где реальное состояние - это переход (разница до-после + соседство + правила), не помогает: этот состав все еще мал, все еще локален, все еще далеко от информационного содержания опыта. Более богатое пространство состояний не создает единства по всей сетке, кроме информации, необходимой для локальных обновлений. Клеточные автоматы, по своей конструкции, не что иное, как сумма их частей. Это определение. Каждая ячейка независимо определена и имеет свое собственное состояние и соседство. Все правила локальны. "Глайдер" в Игре Жизни Конвея ничего не связывает: мы говорим о шаблоне, который мы идентифицируем сами. Ячейки не знают, что они глайдер. Нет физического факта, который делает эти пять ячеек единым целым, а не пятью вещами, которые, как нам кажется, коррелируют с нашей точки зрения. Глайдер - это описание, которое мы накладываем извне. Оно сжимает нашу модель того, что происходит, и помогает нам предсказать будущее сетки. Но это не соответствует никакому внутреннему единству в системе. Теперь сделайте вдох и подумайте: любое измерение, вычисленное по фиксированным единицам, в лучшем случае найдет "интеграцию" там, где единицы причинно взаимодействуют. Чтобы быть справедливым к IIT, Φ не измеряет простую статистическую корреляцию. Он измеряет что-то вроде неразложимой причинной структуры: насколько теряется причинно-следственная мощь системы, когда вы ее разделяете. XOR-ворота действительно причинно влияют друг на друга. Но причинный контакт между заранее заданными единицами все еще является контактом между ними. Два шестеренки, сцепленные вместе, имеют тесное причинное взаимодействие. Поверните одну, другая поворачивается. Они все еще две шестеренки. Мешание соединяет их, но соединяет ли оно их? И является ли это соединение транзитивным? Если да, как избежать распространения соединения на всю сетку? Если нет, как создать ограниченные сущности с точным информационным содержанием? Я не думаю, что вопрос в том, взаимодействуют ли единицы. Для меня это вопрос о том, составляет ли коллекция ведер подлинное целое или просто систему взаимодействующих частей. IIT находит высокий Φ, где есть богатая причинная взаимозависимость. Но богатая причинная взаимозависимость между отдельно определенными единицами не делает их одним целым. Это делает их тесно связанными многими вещами....