Skarlett писал(а):
Цитата:
Теоретически невозможно, чтобы происходил постоянный
рост Колмогоровской сложности моделей живых видов,
созданных генератором случайных чисел.
Устали уже задавать вам вопрос о том, к чему вы применяете KS?
Если скажете к чему, то приведите формулы расчета

KS определена для данных, которые создает программа - модель живого существа.
Модель существа, без внешних возмущений на нее (см. замечание ниже),
способна произвести лишь конечный набор данных.
Ясно, что некая определенная величина KS существует для любого набора данных.
Но формулы расчета KS не существует - ибо она невычислима.
Если вы хотите построить модель прогрессивной эволюции,
ваша задача придумать такой алгоритм отбора, который
обеспечит монотонный рост KS для большинства эволюционных цепочек.
Но оперировать ваш алгоритм отбора может только с данными,
которые произведены моделями живых существ!
Заглядывать на исходный код модели ваш алгоритм отбора не имеет права.
Ведь в природе борьба ведется по внешним факторам существ.
Выживают те, кто лучше приспособился...
Мы же, наблюдатели за вашей моделью эволюции, будем анализировать
именно исходный код моделей, который дает нам верхний порог для KS.
Вникая в детали алгоритма можно уточнять нашу оценку,
и примерно определить, растет ли KS или убывает.
Примерно такая же ситуация в биологии. Изучая устройство живых существ
биологи пришли к выводу, что наблюдался морфофизиологический прогресс
Замечание:
Кстати, этот термин означает усложнение именно физического устройства
организмов и не охватывает усложнение поведения.
Так что мы изучая динамику KS (наблюдая за изменениям исходного кода)
имеем право исключить поведение существ и сосредоточиться только на морфологии.
Вот почему я и сказал, что мы можем анализировать код моделей «в статике»,
исключив внешние воздействия на модель существа.
Наша задача, как наблюдателей, непомерно легче,
чем ваша - создателей модели эволюции.
Ну а ваша функция отбора, естественно, должна работать
с учетом взаимодействия моделей этих существ друг с другом.
(имитировать борьбу за существование между ними)
И обеспечить, при этом, монотонный рост KS в ходе эволюции моделей каждого вида.
(хотя бы большинства из них)
Сумеете ли написать такую волшебную функцию отбора?
Я убежден, что это невозможно.
Фактически, ваш алгоритм должен, сравнивая потомков одного
и того же кода, дать преимущества тому, кто стал сложнее.
Подчеркну - анализируя не исходный код модели,
а лишь результаты ее работы - внешние признаки существа.
Т.е. по изменению результирующих данных модели практически всегда
делать успешный вывод о том. как изменилась Колмогоровская сложность
этих самых данных, ну и модели соответственно.
По-моему, если такой алгоритм возможен,
тогда Колмогоровская сложность окажется вычислимой.
Правда, строгого доказательства этого тезиса у меня нет сегодня.
Но интуитивно - так выходит. Можно поработать над доказательством.
Прощу прощения за косноязычность.
Если что сказал непонятно, - спросите.
Ошибки в моих рассуждениях не исключены. Найдете - скажите.