Серия «Рассуждения обо всем одновременно»

О связи музыки и удовольствий можно подумать еще в таком контексте. С точки зрения музыки мы получаем удовольствие от последовательного воспроизведение звуков. Такие же примеры получения удовольствия от последовательных действий мы можем найти в спорте и цирке. Например мы можем наблюдать за прыжками с шестом на стадионе и видеть как спортсмены все выше и выше поднимают планку через какую нужно перепрыгнуть. Если некий спортсмен , бьет мировой рекорд на 10 или 20 см мы получаем кучу эмоций , потому что преодоление мирового рекорда даже на один сантиметр уже крупная победа. Очевидно также, что мы глазами не можем на самом деле измерить высоту планки и даже не сможем понять обманули ли нас сказав что спортсмен обновил мировой рекорд на 20 сантиметров . То есть то сколько мы получим удовольствия от просмотра последовательности действий спортсмена зависит от окружения и как наш мозг понимает это окружение. Мы можем придумать другой пример связанный с этим эффектом , пусть мы играем в компьютерную игру на компьютере в которой тоже есть стадион и прыжки с шестом , если в этой игре мы превысим мировой рекорд даже на один метр , то мы не получим столько же удовольствия как на реальном стадионе. То есть наш мозг четко понимает границы нашего физического мира и отличает физический мир от игры , и если мы увидим как человек на улице в реальности поднимает машину двумя руками мы очень сильно удивимся. То есть наш мозг получает сильное удовольствие от преодоления границ физической реальности которую он знает и понимает при этом он понимает что эта реальность не компьютерная игра. Эволюционно получать удовольствие от такого преодоления довольно выгодно , если гепард к примеру начинает бежать быстрее то очевидно что он поймает больше добычи. Соответственно когда мы в цирке видим что канатоходец проходит по канату наш мозг понимает насколько это трудно , и насколько это опасно. Тут будет интересно упомянуть другой пример , например мы можем ехать на Сапсане или Ласточке между Москвой и Питером со скоростью 200-250 км в час , однако от просмотра пейзажа за окном мы не получим столько же удовольствия и адреналина как гонщик на болиде формулы один по трассе. Соответственно получается интересная вещь - величина удовольствия которую мы получим при просмотре некоторых последовательностей действий связана с тем насколько эта последовательность действий с точки зрения нашего мозга особенна и насколько трудно ее воспроизвести

На самом деле вопрос который я рассматривал с нанороботами в предыдущих постах можно переформулировать так. Будет ли нахождение оптимальной стратегии (сьедение большего количества точек) в игре Пак-мен ( в которой есть только одно приведение и оно имеет одиннаковую скорость с Пак-меном ) напоминать нахождение оптимальной стратегии в игре шахматы? С одной стороны кажется что если приведение и пак-мен все время видят друг друга , то оптимальная стратегия для приведения это постоянно сокращать путь между собой и Пак-меном выбирая те повороты и пути которые приводят к этому. Однако эта стратегия возможно не напоминает игру в шахматы, потому что сам алгоритм поиска хорошей последовательности ходов для приведения кажется достаточно простым. С другой стороны если бы приведение и Пак-мен видели друг друга раз в 10 секунд и лабиринт был разветвленней в этом случае , поиск оптимальной стратегии для приведения больше напоминал бы игру в шахматы.

Можно также подумать вот о чем , если считать приведение сверхумным (оно всегда идет по самой оптимальной траектории к Пак-мену), то можно сказать что даже если Пак-мен видел приведение только в самом начале игры , то он может оценить с каждым своим ходом ту площадь(те клетки) в которых приведение может его точно поймать (эта площадь с каждым ходом расширяется. Соответственно в этом случае Пак-мен тоже может выбрать тот путь на котором он съест больше точек пока его не поймали путем перебора. Но эта стратегия тоже не является шахматной , то есть реализуется простым алгоритмом.

Соответственно , возникает вопрос с какой частотой и как должны видеть друг друга Пак-мен и приведение чтобы их взаимная игра напоминала игру в шахматы?

В прошлом посте мы пришли к интуитивным предпосылкам того что процесс избегания опасностей и нахождения еды между нанороботом который способен съесть более простого наноробота немного подобен процессу игры в шахматы. Каждый наноробот может подумать что сделать в ответ наилучшей стратегии получения еды и избежания опасностей другого , и что сделает этот другой для ответа на стратегию первого , что создает возможность думать на несколько шагов вперед.

Интересная особенность шахмат как игры , и делающая ее сложной одновременно, в том что если просчитывать свой ход на большее количество ходов чем противник тем более высокие иногда шансы выиграть. То есть в шахматах есть такие длинные последовательности ходов , в которых теряя пешку , слона и позицию можно забрать ферзя или поставить мат. Более того , мы можем сказать что , если бы лягушкам чтобы выживать приходилось играть в шахматы, то вероятней всего эволюция лягушек бы пошла по пути увеличения головного мозга, потому что способность рассмотреть больше выигрышных последовательностей ходов и найти в этих последовательность закономерности связана с количеством вычислений в нейронной сети.Соответсвенно вопрос в наших размышлениях который мы хотим понять , какие игры подобные шахматам может создавать органическая жизнь чтобы одна из ее ветвей пошла по пути увеличения мозга?

Соответственно мы можем задать такой вопрос , если процесс раздумий об избегании на карте опасностей и нахождения еды двух нанороботов немного напоминает процесс игры в шахматы , то почему создаются ситуации когда способность думать на большее количество ходов вперед вознаграждается. Простой ответ , если пока не рассматривать детально эту математическую задачу , может заключаться в том что способность думать на большее количество ходов дает большую свободу выбора между наградами и наказаниями. Но сложный вопрос в том , почему награда может быть больше при большем числе ходов.

Пока я нахожусь в мысленном тупике по поводу предыдущих двух тем. Попытаюсь понять в этом посте в чем сущность тех двух проблем , если не получится перейду пока к другим темам с этими темами связанными.

Итак , первая проблема связана с тем что чтобы определить что такое биологическая эволюция отчасти надо определить что такое жизнь и смерть. Как мы можем определить что живое существо живет? Например мы можем заморозить лягушку или бактерию а затем разморозить. В тот момент когда они были заморожены мы считаем что они не живые, а в тот момент когда размораживаем считаем что они оживают. То есть мы связываем процесс жизни с функционированием (движением) частей определенной системы , то есть если правильно выражаться жизнь это процесс , и жизнь выражается даже не в виде информации записанной в днк , хоть и сильно от этой информации зависит. Предположим мы разморозили только часть лягушки но не ее голову, в этом случае мы считаем что клетки в этой части живут а вот сама лягушка в этот момент не живет. То есть мы считаем жизнью лягушки функционирование ее головного мозга ( можно ли к примеру считать что человек живет в стадии глубокого сна?) . Также мы можем когда лягушка полностью разморозилась, смотрит на мир вокруг и прыгает, поместить ее через шлем виртуальной реальности в виртуальное окружение или показывать ей фильм. Конечно мы можем сказать что даже в замороженной лягушке сохраняется некоторый метаболизм поэтому она даже замороженная живет, но что мешает нам скопировать информацию о мозге этой лягушки и построить ее цифровую копию?Предыдущие аргументы приводят нас к одному из возможных выводов - вероятнее всего жизнь - это выполнение какого-то алгоритма в машине Тьюринга или компьютере (чем по сути должен заниматься мозг лягушки). В своих размышлениях по поводу сознания кстати я считал что сознание также ограничено компонентой сильной связности из теории графов как процесс в операционной системе. Если рассуждать дальше , и считать жизнью - выполнение определенного алгоритма в машине Тьюринга , то возникают такие трудные с точки зрения математики вопросы. Предположим , у нас есть газ гелий в некотором объеме, он состоит из атомов , в каждый момент времени атомы движутся и сталкиваются друг с другом. Можно ли построить с помощью этого газа и стенок машину Тьюринга выполняющую определенный алгоритм? Если нет , то почему?

Вторая проблема связана со следующими размышлениями. Очевидно что для более сложного наноробота более простой наноробот часть его среды , при этом более простой наноробот реализует своим поведением простую закономерность среды которую может использовать более сложный наноробот. Тогда представим себе такую ситуацию , предположим в среде есть два сложных наноробота , причем один может сьесть другого. В этом случае первый наноробот прикинет что тот наноробот который может его сьесть будет исходить из того что второй наноробот будет действовать исходя из простого алгоритма поиска еды и избегания опасностей, однако он может изменить свое поведение исходя из этого знания в сторону лучшей стратегии избегания того наноробота который может его сьесть , но в этом случае тот наноробот который может есть может подумать о том что другой наноробот подумал о стратегии избегания и придумать новую стратегию. Как устроена математически эта система?