Новий вид науки () — це суперечлива книга-бестселер Стівена Вольфрама, опублікована його власною компанією в 2002 році. Вона містить емпіричне і систематичне дослідження обчислювальних систем, таких як клітинні автомати. Вольфрам називає такі системи простими програмами і стверджує, що філософія науки і методи, які відповідають задачі вивченню простих програм, мають відношення до інших галузей науки.

Зміст

Обчислення та його наслідки Теза «Нового виду науки» є двоякою: характер обчислень повинен досліджуватися експериментально, а результати цих експериментів мають велике значення для розуміння фізичного світу. Починаючи з 30-х років минулого століття, обчислення в основному мали два підходи: інженерія, яка прагне побудувати практичні системи з використанням обчислень; і математика, яка прагне довести теореми про обчислення. Однак, як і в 1970-х роках, обчислювальна техніка була описана як перехрестя математичних, інженерних та емпіричних підходів.

Вольфрам представляє третій підхід, який прагне емпірично досліджувати саму техніку обчислення: він стверджує, що для цього необхідний абсолютно новий метод, оскільки традиційна математика не в змозі осмислити складні системи, і що існує верхня межа складності у всіх системах.

Прості програми Основним предметом за теорією Вольфрама є вивчення простих абстрактних правил — по суті, елементарних комп'ютерних програм. Практично в будь-якому класі обчислювальної системи можна зіткнутися зі складностями навіть у найпростіших випадках (після послідовного у часі ряду багаторазових ітераційних циклів, застосовуючи один і той самий простий набір правил сам до себе, подібно само-підсилюючому циклу, який використовує набір правил). Це здається істинним незалежно від компонентів системи та деталей її налаштування. Системи, які представлено у книзі, включають, серед іншого, клітинні автомати в одному, двох і трьох вимірах; мобільні автомати; машини Тюрінга в 1 і 2 вимірах; декілька різновидів замісної та мережевої систем; примітивні рекурсивні функції; вкладені рекурсивні функції; комбінатори; ; регістрові машини; . Для того, щоб програма кваліфікувалася як проста, існує кілька вимог: Її роботу можна повністю пояснити простою графічною ілюстрацією. Її можна пояснити декількома реченнями людської мови. Вона може бути реалізована комп'ютерною мовою, використовуючи лише кілька рядків коду. Кількість її можливих варіацій є достатньо малою настільки, що всі вони можуть бути обчислені.

Як правило, прості програми мають дуже просту абстрактну структуру. Прості клітинні автомати, машини Тюрінга і комбінатори є прикладами таких структур (каркасів), тоді як більш складні клітинні автомати не обов'язково розглядаються як прості програми. Можливо також винайти нові структури, зокрема, щоб охопити роботу природних систем. Особливістю простих програм є те, що значна частина з них здатна виробляти велику складність. Перерахування всіх можливих варіантів практично будь-якого класу програм швидко призводить до несподіваних прикладів. Тоді виникає питання: якщо програма настільки проста, звідки виникає складність? У певній мірі, у визначенні програми не вистачає місця для безпосереднього кодування всіх дій програми. Тому прості програми можна розглядати як прояв емерджентності. Логічним висновком з цього явища є те, що якщо деталі правил програми не стосуються правил його поведінки, то дуже важко розробити просту програму для виконання безпосередньо конкретної поведінки. Альтернативний підхід полягає в тому, щоб спробувати спроектувати просту загальну обчислювальну основу, а потім виконати пошук за всіма можливими компонентами для найкращої відповідності.

Прості програми здатні на значний діапазон поведінки. Деякі з них виявилися універсальними комп'ютерами. Інші проявляють властивості, споріднені з традиційною наукою, такі як термодинамічна поведінка, континуальна поведінка, , перколяція, чутлива залежність від початкових умов та інші. Вони використовуються як моделі руху, руйнування матеріалів, росту кристалів, біологічного зростання, різноманітних соціологічних, геологічних та екологічних явищ. Інша особливість простих програм полягає в тому, що, за книгою, якщо їх ускладнити, то, здається, що це мало впливає на загальну складність. Новий вид науки свідчить про те, що простих програм достатньо, щоб охопити суть практично будь-якої складної системи.

Картування та видобуток обчислювального всесвіту Для вивчення простих алгоритмів та їх часто непередбачуваного впливу Вольфрам стверджує, що є необхідність досліджування обчислювальні системи і її впливу за алгоритмом. Далі мова йде про те, що це дослідження повинно стати новою галуззю науки, як фізика або хімія. Основною метою цієї сфери діяльності є розуміння та характеристика обчислювального всесвіту з використанням експериментальних методів.

Запропонована нова галузь наукового дослідження допускає багато різних форм наукового виробництва. Наприклад, якісні класифікації часто є результатом початкових набігів у обчислювальні джунглі. З іншого боку, допустимі також видимі докази того, що деякі системи обчислюють певну функцію. Існують також деякі форми виробництва, які певною мірою є унікальними для цієї галузі дослідження. Наприклад, відкриття обчислювальних механізмів, що виникають у різних системах, але в суттєво різних формах.

Інший вид виробництва передбачає створення програм для аналізу обчислювальних систем. За теорією із книги вони самі повинні бути простими програмами, які мають спільну мету і методологію. Розширення цієї ідеї полягає в тому, що людський розум сам є обчислювальною системою, отже, надання їй необроблених даних настільки можливим ефективним способом має вирішальне значення для дослідження. Вольфрам вважає, що програми та їх аналіз мають бути візуалізовані якнайточніше — тисячами і більше. Оскільки ця нова сфера стосується абстрактних правил, вона може в принципі вирішувати питання, що стосуються інших галузей науки. Однак, загалом, ідея Вольфрама полягає в тому, що в комп'ютерному всесвіті можна відкрити нові ідеї і механізми, де вони можуть бути представлені в найпростіших формах, а потім науковці в інших сферах діяльності матимуть змогу вибирати ті які вони вважатимуть актуальними.

За Вольфрамом: «Фундаментальною темою Нового Виду Науки є те, що обчислювальний всесвіт має неймовірні багатства. Вирішальним підтвердженням цього виразу є існування неймовірних речей які можуть бути використані за власною потребою.»

Систематична абстрактна наука Хоча Вольфрам виступає за прості програми як наукову дисципліну, він також стверджує, що його методологія стане проривом в інших галузях науки. В основі його аргументації лежить те, що вивчення простих програм є мінімально формою засвоєння науки, заснованим однаково як на абстракції, так і на емпіричних експериментах. Кожен аспект методології, що описано в книзі, підібраний для того, щоб зробити експерименти якомога більш прямими, легкими та значущими, одночасно максимізуючи шанси експерименту зробити щось несподіване. Подібно до того, як ця методологія дозволяє вивчати обчислювальні механізми у найпростіших формах, Вольфрам стверджує, що цей процес пов'язаний з математичною основою фізичного світу і тому може багато чого запропонувати науці.

Вольфрам стверджує, що обчислювальні реалії Всесвіту роблять науку жорсткою з фундаментальних причин. Але він також стверджує, що, розуміючи важливість цих реалій, ми можемо навчитися використовувати їх на свою користь. Наприклад, замість зворотного конструювання наших теорій від спостереження, ми у змозі системи, а потім спробувати порівняти її з проявами які ми спостерігаємо. Основна тема книги полягає в дослідженні структури сфери можливостей. Вольфрам стверджує, що наука має вузький профіль, частково тому, через те, що моделі які використовується є невиправдано складними обмежених традиціях математики. Вольфрам виступає за використання моделей, варіації яких можна перелічити і чиї наслідки легко розрахувати і проаналізувати.

Філософське підґрунтя

Обчислювальна незвідність Вольфрам стверджує, що одним з його досягнень є забезпечення цілісної системи ідей, що виправдовує обчислення як організаційний принцип науки. Наприклад, він стверджує, що концепція (що деякі складні обчислення не можна спростити), зрештою, причиною того, що обчислювальні моделі природи повинні розглядатися на додаток до традиційних математичних моделей. Аналогічним чином, його уявлення про внутрішнє генерування випадковостей, стверджує що природні системи можуть породжувати свою власну випадковість, а не використовувати теорію хаосу або стохастичні обурення, маєтся на увазі, що обчислювальні моделі не повинні включати в себе явні випадковості.

Принцип обчислювальної еквівалентності Виходячи з його експериментальних результатів, Вольфрам розробив принцип обчислювальної еквівалентності (ПОЕ): принцип допускає, що системи, знайдені в природному світі, можуть виконувати обчислення до максимального («універсального») рівня обчислювальної потужності. Більшість систем можуть досягти цього рівня. Системи, в принципі, обчислюють ті ж речі, що й комп'ютер. Тому обчислення — це просто питання перекладу вводу і виводу з однієї системи в іншу. Отже, більшість систем є обчислювально еквівалентними. Запропонованими прикладами таких систем є людські ідеї та еволюція погодних систем.

Принцип може бути пояснений таким чином: майже всі процеси, які не є очевидними, мають еквівалентну складність. З цього принципу Вольфрам малює цілий ряд конкретних висновків, які він доводить, підкріплюючи його теорію. Можливо, найважливішим з них є пояснення того, чому ми відчуваємо випадковість і складність: часто системи, які ми аналізуємо, є такими ж складними, як і ми. Таким чином, складність не є особливою якістю систем, як, наприклад, поняття «тепла», а просто етикеткою для всіх систем, які є складними. Вольфрам стверджує, що розуміння цього робить можливим «нормальну науку» парадигми цієї книги.

Вольфрам доводить, що — як і більшість найважливіших наукових ідей — принцип обчислювальної еквівалентності дозволяє науці бути доступною всім, вказавши нові способи, за якими люди не є «особливими»; тобто, стверджувалося, що складність людського інтелекту робить нас особливими, але Принцип стверджує інакше. У певному сенсі, багато ідей Вольфрама базуються на розумінні наукового процесу, включаючи людський розум, що діє в межах того самого всесвіту, який він вивчає, а не перебуває поза ним.

Програми та результати У книзі існує низка конкретних результатів та ідей, і вони можуть бути перелічені за кількома темами. Одна загальна тема прикладів і додатків демонструє, наскільки мало складності потрібно для досягнення цікавої поведінки, і як правильна методологія може виявити таку поведінку.

По-перше, існує кілька випадків, коли книга вводить те, що було, під час складання книги, найпростішою відомою системою в якомусь класі, що має певну характеристику. Деякі приклади включають першу примітивну рекурсивну функцію, що приводить до складності в найменшій універсальній машині Тюрінга і найкоротшій аксіомі для пропорційного обчислення. Подібно до цього Вольфрам також демонструє багато простих програм, які зображують явища, такі як фазові переходи, , континуальне поведінка і термодинаміка, знайомі з традиційної науки. Прості природних систем, таких як ріст оболонок, турбулентність рідини та філотаксис, є останньою категорією додатків, що потрапляють у цю тему.

Іншою загальною темою є наведення фактів про обчислювальний всесвіт в цілому та використання їх для обґрунтування цілей. Наприклад, Вольфрам обговорює, як факти про обчислювальний всесвіт підтверджують еволюційну теорію, SETI, вільну волю, теорію обчислювальної складності, і філософські області, такі як онтологія, гносеологія, і навіть постмодернізм.