Un nouveau genre de science -A New Kind of Science

Un nouveau genre de science
Un nouveau genre de science.PNG
Auteur Stephen Wolfram
Pays États Unis
Langue Anglais
Sujet Systèmes complexes
Genre Non-fiction
Éditeur Wolfram Media
Date de publication
 2002
Type de support Imprimer
Pages 1197 (Couverture rigide)
ISBN 1-57955-008-8
OCLC 856779719
Site Internet Un nouveau genre de science, en ligne

A New Kind of Science est un livre de Stephen Wolfram , publié par sa société Wolfram Research sous la marque Wolfram Media en 2002. Il contient une étude empirique et systématique des systèmes informatiques tels que les automates cellulaires . Wolfram appelle ces systèmes des programmes simples et soutient que la philosophie scientifique et les méthodes appropriées pour l'étude de programmes simples sont pertinentes pour d'autres domaines de la science.

Contenu

Le calcul et ses implications

La thèse de A New Kind of Science ( NKS ) est double : que la nature du calcul doit être explorée expérimentalement, et que les résultats de ces expériences ont une grande pertinence pour comprendre le monde physique . Depuis ses débuts dans les années 1930, le calcul a été principalement abordé à partir de deux traditions : l' ingénierie , qui cherche à construire des systèmes pratiques à l'aide de calculs ; et les mathématiques , qui cherchent à prouver des théorèmes sur le calcul. Cependant, aussi récemment que dans les années 1970, l'informatique a été décrite comme étant au carrefour des traditions mathématiques, techniques et empiriques.

Wolfram introduit une troisième tradition qui cherche à étudier empiriquement le calcul pour lui-même : il soutient qu'une méthode entièrement nouvelle est nécessaire pour le faire parce que les mathématiques traditionnelles ne parviennent pas à décrire de manière significative les systèmes complexes et qu'il existe une limite supérieure à la complexité dans tous les systèmes. .

Programmes simples

Le sujet de base de la « nouvelle sorte de science » de Wolfram est l'étude de règles abstraites simples, essentiellement des programmes informatiques élémentaires . Dans presque toutes les classes d'un système de calcul, on trouve très rapidement des instances d'une grande complexité parmi ses cas les plus simples (après une série temporelle de multiples boucles itératives, appliquant le même ensemble simple de règles sur lui-même, similaire à un cycle auto-renforcé utilisant un un ensemble de règles). Cela semble être vrai quels que soient les composants du système et les détails de sa configuration. Les systèmes explorés dans le livre incluent, entre autres, les automates cellulaires en une, deux et trois dimensions ; automates mobiles ; Machines de Turing en 1 et 2 dimensions; plusieurs variétés de systèmes de substitution et de réseau ; fonctions récursives primitives; fonctions récursives imbriquées ; combinateurs ; systèmes de balises ; enregistrer les machines ; inversion-addition . Pour qu'un programme soit qualifié de simple, il y a plusieurs conditions :

  1. Son fonctionnement peut être complètement expliqué par une simple illustration graphique.
  2. Il peut être complètement expliqué en quelques phrases de langage humain .
  3. Il peut être implémenté dans un langage informatique en utilisant seulement quelques lignes de code.
  4. Le nombre de ses variations possibles est suffisamment petit pour que toutes puissent être calculées.

Généralement, les programmes simples ont tendance à avoir un cadre abstrait très simple. Les automates cellulaires simples, les machines de Turing et les combinateurs sont des exemples de tels cadres, tandis que les automates cellulaires plus complexes ne sont pas nécessairement qualifiés de programmes simples. Il est également possible d'inventer de nouveaux cadres, notamment pour capter le fonctionnement des systèmes naturels. La caractéristique remarquable des programmes simples est qu'un pourcentage important d'entre eux sont capables de produire une grande complexité. Le simple fait d'énumérer toutes les variantes possibles de presque toutes les classes de programmes conduit rapidement à des exemples qui font des choses inattendues et intéressantes. Cela conduit à la question : si le programme est si simple, d'où vient la complexité ? Dans un sens, il n'y a pas assez de place dans la définition du programme pour coder directement toutes les choses que le programme peut faire. Par conséquent, les programmes simples peuvent être considérés comme un exemple minimal d' émergence . Une déduction logique de ce phénomène est que si les détails des règles du programme ont peu de relation directe avec son comportement, alors il est très difficile de concevoir directement un programme simple pour exécuter un comportement spécifique. Une approche alternative consiste à essayer de concevoir un cadre de calcul global simple, puis à effectuer une recherche par force brute dans tous les composants possibles pour la meilleure correspondance.

Des programmes simples sont capables d'une gamme remarquable de comportements. Certains se sont avérés être des ordinateurs universels . D'autres présentent des propriétés familières de la science traditionnelle, telles que le comportement thermodynamique, le comportement du continuum , les quantités conservées, la percolation , la dépendance sensible aux conditions initiales , etc. Ils ont été utilisés comme modèles de trafic , de fracture matérielle, de croissance cristalline, de croissance biologique et de divers phénomènes sociologiques , géologiques et écologiques . Une autre caractéristique des programmes simples est que, selon le livre, les rendre plus compliqués semble avoir peu d'effet sur leur complexité globale . A New Kind of Science soutient que c'est la preuve que des programmes simples sont suffisants pour capturer l'essence de presque n'importe quel système complexe .

Cartographier et exploiter l'univers computationnel

Afin d'étudier des règles simples et leur comportement souvent complexe, Wolfram soutient qu'il est nécessaire d'explorer systématiquement tous ces systèmes informatiques et de documenter ce qu'ils font. Il soutient en outre que cette étude devrait devenir une nouvelle branche de la science, comme la physique ou la chimie . L'objectif fondamental de ce domaine est de comprendre et de caractériser l'univers computationnel à l'aide de méthodes expérimentales.

La nouvelle branche d'exploration scientifique proposée admet de nombreuses formes différentes de production scientifique. Par exemple, les classifications qualitatives sont souvent le résultat d'incursions initiales dans la jungle informatique. Par contre, les preuves explicites que certains systèmes calculent telle ou telle fonction sont également admissibles. Il existe également certaines formes de production qui sont à certains égards uniques à ce domaine d'études. Par exemple, la découverte de mécanismes informatiques qui émergent dans différents systèmes mais sous des formes étrangement différentes.

Un autre type de production implique la création de programmes pour l'analyse de systèmes informatiques. Dans le cadre NKS , ceux-ci devraient eux-mêmes être des programmes simples et soumis aux mêmes objectifs et à la même méthodologie. Une extension de cette idée est que l'esprit humain est lui-même un système informatique, et donc lui fournir des données brutes de la manière la plus efficace possible est crucial pour la recherche. Wolfram pense que les programmes et leur analyse doivent être visualisés aussi directement que possible et examinés de manière exhaustive par des milliers ou plus. Étant donné que ce nouveau domaine concerne des règles abstraites, il peut en principe aborder des questions relevant d'autres domaines de la science. Cependant, en général, l'idée de Wolfram est que de nouvelles idées et de nouveaux mécanismes peuvent être découverts dans l'univers informatique, où ils peuvent être représentés sous leurs formes les plus simples, puis d'autres domaines peuvent choisir parmi ces découvertes celles qu'ils jugent pertinentes.

Science abstraite systématique

Alors que Wolfram préconise des programmes simples en tant que discipline scientifique, il soutient également que sa méthodologie va révolutionner d'autres domaines de la science. La base de son argumentation est que l'étude de programmes simples est la forme scientifique minimale possible, fondée à la fois sur l' abstraction et l'expérimentation empirique. Chaque aspect de la méthodologie préconisée dans NKS est optimisé pour rendre l'expérimentation aussi directe, facile et significative que possible tout en maximisant les chances que l'expérience fasse quelque chose d'inattendu. Tout comme cette méthodologie permet d'étudier les mécanismes informatiques dans leurs formes les plus simples, Wolfram soutient que le processus de le faire s'engage avec la base mathématique du monde physique, et a donc beaucoup à offrir aux sciences.

Wolfram soutient que les réalités informatiques de l'univers rendent la science difficile pour des raisons fondamentales. Mais il soutient également qu'en comprenant l'importance de ces réalités, nous pouvons apprendre à les utiliser en notre faveur. Par exemple, au lieu de désosser nos théories à partir de l'observation, nous pouvons énumérer des systèmes et ensuite essayer de les faire correspondre aux comportements que nous observons. Un thème majeur de NKS étudie la structure de l'espace des possibilités. Wolfram soutient que la science est beaucoup trop ad hoc, en partie parce que les modèles utilisés sont trop compliqués et inutilement organisés autour des primitives limitées des mathématiques traditionnelles. Wolfram préconise l'utilisation de modèles dont les variations sont énumérables et dont les conséquences sont simples à calculer et à analyser.

Fondements philosophiques

Irréductibilité computationnelle

Wolfram soutient que l'une de ses réalisations est de fournir un système d'idées cohérent qui justifie le calcul en tant que principe organisateur de la science . Par exemple, il soutient que le concept d' irréductibilité computationnelle (que certains calculs complexes ne se prêtent pas à des raccourcis et ne peuvent pas être « réduits ») est en fin de compte la raison pour laquelle les modèles computationnels de la nature doivent être considérés en plus des modèles mathématiques traditionnels . De même, son idée de génération d'aléatoire intrinsèque - que les systèmes naturels peuvent générer leur propre caractère aléatoire, plutôt que d'utiliser la théorie du chaos ou des perturbations stochastiques - implique que les modèles informatiques n'ont pas besoin d'inclure un caractère aléatoire explicite.

Principe d'équivalence de calcul

Sur la base de ses résultats expérimentaux, Wolfram a développé le principe de l'équivalence computationnelle ( PCE ) : le principe stipule que les systèmes trouvés dans le monde naturel peuvent effectuer des calculs jusqu'à un niveau maximal ("universel") de puissance de calcul . La plupart des systèmes peuvent atteindre ce niveau. Les systèmes, en principe, calculent les mêmes choses qu'un ordinateur. Le calcul consiste donc simplement à traduire les entrées et les sorties d'un système à un autre. Par conséquent, la plupart des systèmes sont équivalents en termes de calcul. Des exemples proposés de tels systèmes sont le fonctionnement du cerveau humain et l'évolution des systèmes météorologiques.

Le principe peut être reformulé comme suit : presque tous les processus qui ne sont pas évidemment simples sont de sophistication équivalente. De ce principe, Wolfram tire une série de déductions concrètes qui, selon lui, renforcent sa théorie. La plus importante d'entre elles est peut-être une explication de la raison pour laquelle nous vivons l' aléatoire et la complexité : souvent, les systèmes que nous analysons sont tout aussi sophistiqués que nous le sommes. Ainsi, la complexité n'est pas une qualité particulière des systèmes, comme par exemple le concept de « chaleur », mais simplement une étiquette pour tous les systèmes dont les calculs sont sophistiqués. Wolfram soutient que comprendre cela rend possible la « science normale » du paradigme NKS .

Au niveau le plus profond, Wolfram soutient que, comme beaucoup des idées scientifiques les plus importantes, le principe d'équivalence computationnelle permet à la science d'être plus générale en soulignant de nouvelles façons dont les humains ne sont pas « spéciaux » ; c'est-à-dire qu'il a été prétendu que la complexité de l'intelligence humaine nous rend spéciaux, mais le Principe affirme le contraire. Dans un sens, de nombreuses idées de Wolfram sont basées sur la compréhension du processus scientifique - y compris l'esprit humain - comme opérant dans le même univers qu'il étudie, plutôt que d'être en dehors de celui-ci.

Applications et résultats

Il y a un certain nombre de résultats et d'idées spécifiques dans le livre NKS , et ils peuvent être organisés en plusieurs thèmes. Un thème commun des exemples et des applications montre à quel point il faut peu de complexité pour obtenir un comportement intéressant et comment la méthodologie appropriée peut découvrir ce comportement.

Premièrement, il y a plusieurs cas où le livre NKS introduit ce qui était, lors de la composition du livre, le système connu le plus simple dans une classe qui a une caractéristique particulière. Certains exemples incluent la première fonction récursive primitive qui entraîne la complexité, la plus petite machine de Turing universelle et l' axiome le plus court pour le calcul propositionnel . Dans la même veine, Wolfram démontre également de nombreux programmes simples qui présentent des phénomènes tels que les transitions de phase , les quantités conservées , le comportement du continuum et la thermodynamique qui sont familiers de la science traditionnelle. Des modèles informatiques simples de systèmes naturels tels que la croissance des coquilles , la turbulence des fluides et la phyllotaxie sont une dernière catégorie d'applications relevant de ce thème.

Un autre thème commun est de prendre des faits sur l'univers informatique dans son ensemble et de les utiliser pour raisonner sur les domaines de manière holistique . Par exemple, Wolfram explique comment les faits sur l'univers computationnel informent la théorie de l'évolution , SETI , le libre arbitre , la théorie de la complexité computationnelle et des domaines philosophiques comme l' ontologie , l' épistémologie et même le postmodernisme .

Wolfram suggère que la théorie de l'irréductibilité computationnelle peut fournir une résolution à l'existence du libre arbitre dans un univers nominalement déterministe . Il postule que le processus computationnel dans le cerveau de l'être doté du libre arbitre est en fait suffisamment complexe pour qu'il ne puisse pas être capturé dans un calcul plus simple, en raison du principe d'irréductibilité computationnelle. Ainsi, alors que le processus est effectivement déterministe, il n'y a pas de meilleur moyen de déterminer la volonté de l'être que, par essence, de mener l'expérience et de laisser l'être l'exercer.

Le livre contient également un certain nombre de résultats individuels - à la fois expérimentaux et analytiques - sur ce qu'un automate particulier calcule, ou quelles sont ses caractéristiques, en utilisant certaines méthodes d'analyse.

Le livre contient un nouveau résultat technique décrivant la complétude de Turing de l' automate cellulaire Rule 110 . De très petites machines de Turing peuvent simuler la règle 110, que Wolfram démontre en utilisant une machine de Turing universelle à 2 états et 5 symboles . Wolfram conjecture qu'une machine de Turing à 2 états et 3 symboles est universelle. En 2007, dans le cadre de la commémoration du cinquième anniversaire du livre, la société de Wolfram a offert un prix de 25 000 $ pour prouver que cette machine de Turing est universelle. Alex Smith, un étudiant en informatique de Birmingham , au Royaume-Uni, a remporté le prix plus tard cette année-là en prouvant la conjecture de Wolfram.

Accueil

Les périodiques ont couvert A New Kind of Science , y compris des articles dans le New York Times , Newsweek , Wired et The Economist . Certains scientifiques ont critiqué le livre comme abrasif et arrogant, et ont perçu un défaut fatal - que les systèmes simples tels que les automates cellulaires ne sont pas assez complexes pour décrire le degré de complexité présent dans les systèmes évolués, et ont observé que Wolfram ignorait la recherche catégorisant la complexité des systèmes. . Bien que les critiques acceptent le résultat de Wolfram montrant le calcul universel, ils le considèrent comme mineur et contestent l'affirmation de Wolfram d'un changement de paradigme. D'autres ont trouvé que le travail contenait des informations précieuses et des idées rafraîchissantes. Wolfram s'est adressé à ses détracteurs dans une série de billets de blog.

Philosophie scientifique

Un principe de NKS est que plus le système est simple, plus une version de celui-ci est susceptible de se reproduire dans une grande variété de contextes plus complexes. Par conséquent, NKS soutient que l'exploration systématique de l'espace de programmes simples conduira à une base de connaissances réutilisables. Cependant, de nombreux scientifiques pensent que de tous les paramètres possibles, seuls certains se produisent réellement dans l'univers. Par exemple, de toutes les permutations possibles des symboles constituant une équation, la plupart seront essentiellement dénuées de sens. NKS a également été critiqué pour avoir affirmé que le comportement des systèmes simples est en quelque sorte représentatif de tous les systèmes.

Méthodologie

Une critique commune de NKS est qu'il ne suit pas la méthodologie scientifique établie . Par exemple, NKS n'établit pas de définitions mathématiques rigoureuses , ni ne tente de prouver des théorèmes ; et la plupart des formules et des équations sont écrites en Mathematica plutôt qu'en notation standard. Le long de ces lignes, NKS a également été critiqué pour être fortement visuel, avec beaucoup d'informations véhiculées par des images qui n'ont pas de sens formel. Il a également été critiqué pour ne pas utiliser la recherche moderne dans le domaine de la complexité , en particulier les travaux qui ont étudié la complexité d'un point de vue mathématique rigoureux. Et il a été critiqué pour avoir déformé la théorie du chaos .

Utilitaire

NKS a été critiqué pour ne pas avoir fourni de résultats spécifiques qui seraient immédiatement applicables à la recherche scientifique en cours. Il y a eu aussi des critiques, implicites et explicites, selon lesquelles l'étude de programmes simples a peu de lien avec l'univers physique, et est donc d'une valeur limitée. Steven Weinberg a souligné qu'aucun système du monde réel n'a été expliqué en utilisant les méthodes de Wolfram de manière satisfaisante.

Principe d'équivalence de calcul (PCE)

Le principe d'équivalence computationnelle (PCE) a été critiqué pour être vague, non mathématique et pour ne pas faire de prédictions directement vérifiables. Il a également été critiqué pour être contraire à l'esprit de la recherche en logique mathématique et en théorie de la complexité computationnelle, qui cherchent à faire des distinctions fines entre les niveaux de sophistication computationnelle, et pour amalgamer à tort différents types de propriété d'universalité. De plus, des critiques tels que Ray Kurzweil ont soutenu qu'il ignorait la distinction entre matériel et logiciel ; alors que deux ordinateurs peuvent être équivalents en puissance, il ne s'ensuit pas que deux programmes qu'ils pourraient exécuter soient également équivalents. D'autres suggèrent que ce n'est guère plus qu'un rebaptême de la thèse Church-Turing .

La théorie fondamentale ( NKS chapitre 9)

Les spéculations de Wolfram sur une orientation vers une théorie fondamentale de la physique ont été critiquées comme vagues et obsolètes. Scott Aaronson , professeur d'informatique à l'Université du Texas Austin, affirme également que les méthodes de Wolfram ne peuvent pas être compatibles à la fois avec la relativité restreinte et les violations du théorème de Bell , et ne peuvent donc pas expliquer les résultats observés des tests de Bell .

Edward Fredkin et Konrad Zuse ont lancé l'idée d'un univers calculable , le premier en écrivant une ligne dans son livre sur la façon dont le monde pourrait ressembler à un automate cellulaire, et plus tard développé par Fredkin en utilisant un modèle de jouet appelé Salt. Il a été affirmé que NKS essaie de s'approprier ces idées, mais le modèle de l'univers de Wolfram est un réseau de réécriture, et non un automate cellulaire, car Wolfram lui-même a suggéré qu'un automate cellulaire ne peut pas tenir compte de caractéristiques relativistes telles que l'absence de temps absolu. Cadre. Jürgen Schmidhuber a également accusé que son travail sur la physique calculable de la machine de Turing a été volé sans attribution, à savoir son idée sur l'énumération des univers calculables de Turing possibles.

Dans une revue de 2002 de NKS , le lauréat du prix Nobel et physicien des particules élémentaires Steven Weinberg a écrit : Cela l'a amené à considérer (également considéré dans un article de Richard Feynman en 1981) que la nature est discrète plutôt que continue. Il suggère que l'espace est constitué d'un ensemble de points isolés, comme les cellules d'un automate cellulaire, et que même le temps s'écoule par étapes discrètes. Suivant une idée d'Edward Fredkin, il conclut que l'univers lui-même serait alors un automate, comme un ordinateur géant. C'est possible, mais je ne vois aucune motivation à ces spéculations, sauf que c'est le genre système auquel Wolfram et d'autres se sont habitués dans leur travail sur ordinateurs. Ainsi, un charpentier, regardant la lune, pourrait supposer qu'elle est en bois.

Sélection naturelle

L'affirmation de Wolfram selon laquelle la sélection naturelle n'est pas la cause fondamentale de la complexité en biologie a conduit le journaliste Chris Lavers à déclarer que Wolfram ne comprend pas la théorie de l'évolution .

Originalité

NKS a été fortement critiqué comme n'étant pas assez original ou important pour justifier son titre et ses revendications.

La manière autoritaire avec laquelle NKS présente un grand nombre d'exemples et d'arguments a été critiquée comme amenant le lecteur à croire que chacune de ces idées était originale pour Wolfram ; en particulier, l'un des nouveaux résultats techniques les plus substantiels présentés dans le livre, à savoir que l' automate cellulaire de la règle 110 est complet de Turing , n'a pas été prouvé par Wolfram. Wolfram attribue la preuve à son assistant de recherche, Matthew Cook . Cependant, la section des notes à la fin de son livre reconnaît bon nombre des découvertes faites par ces autres scientifiques en citant leurs noms ainsi que des faits historiques, mais pas sous la forme d'une section bibliographique traditionnelle. De plus, l'idée que des règles très simples génèrent souvent une grande complexité est déjà une idée établie en science, en particulier dans la théorie du chaos et les systèmes complexes .

Voir également

Les références

Liens externes