Циклы обратной связи представляют собой ключевую особенность систем, которым посвящена статья, таких как экосистемы и отдельные организмы. Они также существуют в человеческом мире, сообществах, организациях и семьях.
Искусственные системы такого рода включают роботов с системами управления, которые используют отрицательную обратную связь для поддержания желаемых состояний.
Основные признаки
В адаптивной системе параметр изменяется медленно и не имеет предпочтительного значения. Однако в саморегулирующейся системе значение параметра зависит от истории динамики системы. Одним из наиболее важных качеств саморегулирующихся систем является адаптация к краю хаоса или способность избегать хаоса. Практически говоря, направляясь к краю хаоса, не идя дальше, наблюдатель может действовать спонтанно, но без катастроф. Физики доказали, что адаптация к краю хаоса происходит практически во всех системах с обратной связью. Пусть читателя не удивляет вычурная терминология, ведь подобные теории непосредственно затрагивают теорию хаоса.
Практопоэзис
Практопоэзис как термин, введенный Данко Николичем, является ссылкой на своего рода адаптивную или саморегулирующуюся систему, в которой аутопоэз организма или клетки происходит посредством аллопоэтических взаимодействий между его компонентами. Они организованы в поэтическую иерархию: один компонент создает другой. Теория предполагает, что живые системы демонстрируют иерархию из четырех таких поэтических операций:
эволюция (i) → экспрессия генов (ii) → не связанные с генами гомеостатические механизмы (анапоэз) (iii) → функция клеток (iv).
Практопоэзис бросает вызов современной доктрине нейробиологии, утверждая, что умственные операции в основном происходят на анапоэтическом уровне (iii), то есть, что умы возникают из быстрых гомеостатических (адаптивных) механизмов. Это контрастирует с широко распространенным убеждением, что мышление является синонимом нейронной активности (функция клетки на уровне iv).
Каждый более низкий уровень содержит знания, которые являются более общими, чем более высокий уровень. Например, гены содержат более общие знания, чем анапоэтические механизмы, которые, в свою очередь, содержат более общие знания, чем функции клеток. Эта иерархия знаний позволяет анапоэтическому уровню напрямую хранить понятия, необходимые для появления ума.
Сложная система
Сложная адаптивная система - это комплексный механизм, в котором совершенное понимание отдельных частей автоматически не обеспечивает идеального понимания всей конструкции. Изучение этих механизмов, которые являются своего рода подмножеством нелинейных динамических систем, является в высшей степени междисциплинарным и объединяет знания естественных и социальных наук для разработки моделей и представлений самого высокого уровня, которые учитывают гетерогенные факторы, фазовый переход и другие нюансы.
Они сложны тем, что являются динамическими сетями взаимодействий, и их отношения не являются совокупностями отдельных статических объектов, то есть поведение ансамбля не предсказывается поведением компонентов. Они адаптивны в том, что индивидуальное и коллективное поведение мутируют и самоорганизуются в соответствии с инициирующим изменения микро-событием или набором событий. Они представляют собой сложную макроскопическую совокупность относительно похожих и частично связанных микроструктур, сформированных для адаптации к изменяющейся среде и повышения их выживаемости в качестве макроструктуры.
Применение
Термин "сложные адаптивные системы" (CAS) или наука о сложности часто используются для описания слабо организованной академической области, которая выросла вокруг изучения таких систем. Наука сложности не является единой теорией - она охватывает более одной теоретической основы и является в высшей степени междисциплинарной, ищет ответы на некоторые фундаментальные вопросы о живых, адаптируемых, изменчивых системах. Исследование CAS фокусируется на сложных, эмерджентных и макроскопических свойствах системы. Джон Х. Холланд сказал, что CAS представляют собой системы, которые имеют большое количество компонентов, часто называемых агентами, которые взаимодействуют, адаптируются или обучаются.
Примеры
Типичные примеры адаптивных систем включают:
- климат;
- города;
- фирмы;
- рынки;
- правительства;
- промышленность;
- экосистемы;
- социальные сети;
- электрические сети;
- стаи животных;
- транспортные потоки;
- колонии социальных насекомых (например, муравьев);
- мозг и иммунную систему;
- клетки и развивающийся эмбрион.
Но это еще не все. Также в этот список можно включить адаптивные системы в кибернетике, которые набирают все большую популярность. Организации, основанные на социальных группах людей такие, как политические партии, общины, геополитические сообщества, войны и террористические сети, также считаются CAS. Интернет и киберпространство, состоящие, сотрудничающие и управляемые сложным комплексом взаимодействия человека с компьютером, также рассматриваются как сложная адаптивная система. CAS может быть иерархической, но при этом она всегда будет чаще проявлять аспекты самоорганизации. Таким образом, некоторые современные технологии (например, нейросети) можно назвать самообучающимися и самонастраивающимися информационными системами.
Отличия
Что отличает CAS от чистой многоагентной системы (MAS), так это внимание к свойствам и функциям верхнего уровня таким, как самоподобие, сложность структуры и самоорганизация. MAS определяется как система, состоящая из нескольких взаимодействующих агентов в то время, как в CAS агенты и система являются адаптивными, и сама по себе система самоподобна.
CAS - это сложная совокупность взаимодействующих адаптивных агентов. Такие системы характеризуются высокой степенью адаптации, что придает им необычайную устойчивость перед лицом перемен, кризисов и катастроф. Это стоит учитывать при разработке адаптивной системы.
Другими важными свойствами являются: адаптация (или гомеостаз), общение, сотрудничество, специализация, пространственная и временная организация и воспроизводство. Их можно найти на всех уровнях: клетки специализируются, адаптируются и размножаются, как это делают более крупные организмы. Коммуникация и сотрудничество происходят на всех уровнях, от агента до системного уровня. Силы, движущие сотрудничество между агентами в такой системе, в некоторых случаях могут быть проанализированы с помощью теории игр.
Моделирование
CAS - это системы, способные к адаптации. Иногда они моделируются с помощью агентных и сложных сетевых моделей. Те, которые основаны на агентах, разрабатываются с помощью различных методов и инструментов, в первую очередь, путем сначала идентификации различных агентов внутри модели. Другой метод разработки моделей для CAS включает разработку сложных сетевых моделей посредством использования данных взаимодействия различных компонентов CAS, таких как адаптивная система связи.
В 2013 году SpringerOpen / BioMed Central выпустил онлайн-журнал с открытым доступом на тему моделирования сложных систем (CASM).
Живые организмы представляют собой сложные адаптивные системы. Хотя сложность количественно определить в биологии затруднительно, эволюция породила несколько удивительных организмов. Это наблюдение привело к тому, что распространенное заблуждение об эволюции является прогрессивным.
Стремление к сложности
Если бы описанное выше в целом было верно, эволюция имела бы активную тенденцию к сложности. В этом типе процесса значение наиболее распространенной степени сложности со временем будет увеличиваться. Действительно, некоторые искусственные симуляции жизни предполагают, что генерация CAS является неизбежной особенностью эволюции.
Тем не менее идея общей тенденции к сложности в эволюции также может быть объяснена с помощью пассивного процесса. Это включает в себя увеличение дисперсии, но наиболее распространенное значение, режим, не меняется. Таким образом, максимальный уровень сложности увеличивается с течением времени, но только как косвенный продукт от общего количества организмов. Этот тип случайного процесса также называется ограниченным случайным блужданием.
В этой гипотезе очевидная тенденция к усложнению строения организмов является иллюзией. Она возникает из-за концентрации на небольшом количестве крупных, очень сложных организмов, населяющих правый хвост распределения сложности, и игнорирования более простых и гораздо более распространенных организмов. Эта пассивная модель подчеркивает, что подавляющее большинство видов является микроскопическими прокариотами, которые составляют около половины биомассы в мире и подавляющее большинство биоразнообразия Земли. Поэтому простая жизнь остается доминирующей на Земле, а сложная жизнь кажется более разнообразной только из-за смещения выборки.
Если в биологии отсутствует общая тенденция к усложнению, это не помешает существованию сил, которые ведут системы к сложности в подмножестве случаев. Эти незначительные тенденции будут уравновешены другими эволюционными давлениями, которые ведут системы к менее сложным состояниям.
Иммунная система
Адаптивная иммунная система (так же известная, как приобретенная или, реже, как специфическая) является подсистемой общей иммунной системы. Она состоит из узкоспециализированных клеток и процессов, которые устраняют патогенные микроорганизмы или предотвращают их рост. Приобретенная иммунная система является одной из двух основных стратегий иммунитета у позвоночных (другая - врожденная иммунная система). Приобретенный иммунитет создает иммунологическую память после первоначального ответа на определенный патоген и приводит к усиленному ответу на последующие встречи с ним же. Этот процесс приобретенного иммунитета является основой вакцинации. Как и врожденная система, приобретенная система включает не только компоненты гуморального иммунитета, но и компоненты клеточного иммунитета.
История термина
Термин «адаптивный» был впервые использован Робертом Гудом в отношении ответов антител у лягушек как синоним приобретенного иммунного ответа в 1964 году. Гуд признал, что он использовал эти термины в качестве синонимов, но объяснил только то, что он предпочитал использовать этот термин. Возможно, он думал о тогда неправдоподобной теории образования антител, в которой они были пластичными и могли приспосабливаться к молекулярной форме антигенов или о концепции адаптивных ферментов, экспрессия которых может быть вызвана их субстратами. Фраза использовалась почти исключительно Гудом и его учениками, а также несколькими другими иммунологами, работающими с маргинальными организмами до 1990-х годов. Тогда она стала широко использоваться в сочетании с термином «врожденный иммунитет», который стал популярным предметом после открытия системы рецепторов Toll. у Drosophila, ранее маргинального организма для изучения иммунологии. Термин «адаптивный», используемый в иммунологии, проблематичен, поскольку приобретенные иммунные ответы могут быть как адаптивными, так и дезадаптивными в физиологическом значении. Действительно, как приобретенные, так и иммунные ответы могут быть адаптивными и неадаптивными в эволюционном смысле. Большинство учебников сегодня используют термин «адаптивный» исключительно, отмечая, что он является синонимом слова «приобретенный».
Биологическая адаптация
С момента открытия классический смысл приобретенного иммунитета стал означать антигенспецифический иммунитет, опосредованный перестройками соматических генов, которые создают рецепторы антигена, определяющие клоны. В последнее десятилетие термин «адаптивный» все чаще применяется к другому классу иммунного ответа, который до сих пор не ассоциировался с перестройками соматических генов. К ним относятся экспансия клеток естественных киллеров (NK) с пока что необъяснимой специфичностью к антигенам, экспансия NK-клеток, экспрессирующих рецепторы, кодируемые зародышевой линией, и активация других врожденных иммунных клеток в активированное состояние, которое обеспечивает кратковременную иммунную память. В этом смысле адаптивный иммунитет более близок к понятию «активированное состояние» или «гетеростаз», возвращаясь, таким образом, к физиологическому значению «адаптации» к изменениям окружающей среды. Проще говоря, сегодня он является едва ли не синонимом биологической адаптации.
