Mentre NKS è uscito con molto clamore e con molto scetticismo da parte degli scienziati, le idee scientifiche non sono del tutto banali. Penso solo che non siano fondamentali per la scienza della fisica (almeno non come la conosciamo finora), piuttosto sono fondamentali per la scienza della biologia.

La scoperta principale fatta da Wolfram (sebbene con un'importante confusione che spiegherò di seguito, e con un precursore estremamente significativo nel gioco della vita di Conway) è che un semplice automa cellulare monodimensionale le cui regole sono scelte a caso avrà una probabilità finita non così piccola di essere un computer completo (nel sistema di Wolfram, 2 delle 128 possibilità). La prova che il sistema che ha trovato, regola 110 nella sua terminologia, è in realtà un computer completo è arrivata solo due decenni dopo, grazie al lavoro pionieristico di Cook (che lavora sotto Wolfram). Ma giustifica la sua focalizzazione sul sistema come centrale per la scienza, poiché prima, spesso si presumeva implicitamente che per ottenere una certa quantità di complessità, si dovesse mettere la complessità manualmente. Questo risultato è presente anche nel sistema di Conway, ma il lavoro di Wolfram è in qualche modo complementare, perché i flussi di informazioni nei sistemi 1d rendono più difficile immaginare l'emergere di un computer completo. Il fatto che lo faccia comunque (sebbene, come mostra la costruzione di Cook, con tempi di esecuzione orribili, a causa della difficoltà di trasportare informazioni su lunghe distanze) è sorprendente e notevole.

Questo non è così importante per la fisica, perché qualsiasi tentativo di modellare la fisica con automi cellulari dovrà essere grossolanamente non locale per evitare il teorema di Bell. Questo non è così poco plausibile oggi, data l'olografia gravitazionale, ma Wolfram suggerì che ci sarebbe stata una corrispondenza diretta tra i percorsi delle particelle elementari locali e le strutture degli automi, e queste idee sono assolutamente impossibili, e sono state escluse prima che lui le proponesse, dal teorema di Bell. . Ciò significa che il capitolo del suo libro che tratta di fisica è completamente sbagliato e può essere ignorato.

Ma questo lavoro è importante in un modo completamente diverso, è il fondamento della biologia!

(EDIT: il nuovo libro di Chaitin fa alcuni brevi commenti su NKS che riecheggiano i principali punti biologici di seguito. Non sto parlando di Chaitin, il suo libro postdata questo.)

Biologia e religione

L'aspetto più sconcertante del mondo in cui ci troviamo è che siamo circondati da dispositivi informatici complessi non di nostra progettazione! Vale a dire noi stessi, altre persone, animali, piante e batteri. Come sono state costruite queste strutture computazionali, quando dobbiamo lavorare molto duramente per realizzare un computer? Sembra che qui ci sia un enigma.

Il puzzle, in passato, è stato risolto assumendo che una sorta di magia abbia messo la vita sulla Terra, un'agenzia soprannaturale. Questa idea è chiaramente in contrasto con le leggi della natura così come le intendiamo oggi, ma è importante tenere a mente la risposta superstiziosa, perché gli elementi di essa sono salvabili.

La risposta superstiziosa è che Dio è sceso nella zuppa primordiale e ha mescolato le molecole per creare la vita. La nozione di Dio non è chiaramente definita nei testi religiosi, dove il rigore non è la massima priorità. Ma cercherò di dare una definizione positivistica di seguito. Trovo che usando questa definizione positivistica, che non menziona nulla di soprannaturale, posso tradurre i pensieri delle persone religiose e dare un senso completo a ciò che stanno dicendo, dove altrimenti suona come lo sfogo di persone deliranti che soffrono di gravi danni cerebrali .

Per discutere di biologia in modo ragionevole, credo che si debba comprendere a fondo questo punto di vista religioso, in un modo logico positivistico, perché è importante in biologia nella stessa misura in cui è completamente irrilevante in fisica .

In un sistema complesso, come le strutture sociali umane, tendiamo a osservare modelli che non possono essere attribuiti esclusivamente alle azioni delle singole persone. Ad esempio, la riforma protestante sembra essere avvenuta tutta in una volta, nell'arco di pochi decenni all'inizio del XVI secolo, dove i riformatori della Chiesa erano attivi e lavoravano per secoli prima, con scarso successo. Cosa l'ha fatto accadere? Non erano solo Lutero e Calvino, era anche una rete di uomini d'affari e banchieri e cattolici disincantati. La scoperta dell'America fu in qualche modo importante, così come l'espulsione degli ebrei dall'Inghilterra. A mio avviso, il più importante era l'editto del XIV secolo che vietava l'usura da parte dei cattolici, che impediva la formazione di banche. Ma chiaramente non era una causa, né era il lavoro di una persona che lavorava da sola.

Quando vediamo fenomeni così complessi, è ragionevole attribuirli al funzionamento di un'intelligenza più ampia dell'intelligenza di qualsiasi individuo, e questa è l'intelligenza del collettivo. Proprio come una persona è un insieme di neuroni, nessuno dei quali è responsabile della sua intelligenza, la società è un insieme di individui, nessuno dei quali è responsabile di tutto ciò che la società fa o pensa collettivamente. Il modello collettivo è per molti versi più intelligente dell'individuo --- contiene memorie collettive, in tradizioni e convenzioni, che informano l'azione individuale in modi complessi.

La nozione di dio (g minuscola, come Zeus, o Marte) nelle culture antiche è il nome dato alle entità formate da azioni umane collettive. Sono nebulose, ma importanti, perché la decisione di andare in guerra non può essere attribuita a una sola persona, ma a un'entità, il dio della guerra, formata da tanti individui che lavorano insieme con l'obiettivo di formare un collettivo coerente che guiderà il società per fare quella transizione di fase del comportamento che sta andando in guerra. Identificare la nozione di un dio e impostare esplicitamente le persone che lavorano per questo dio, li rende consapevoli del fatto che stanno lavorando come parti di una macchina, non solo come singoli attori. Inoltre, può ispirarli ad agire senza ordini diretti di un re o di un prete, solo attraverso la loro stessa introspezione, in modo da raggiungere al meglio l'obiettivo.

La nozione di dio è stata raffinata da qualche parte in India o L'Iran nella nozione di Dio (G maiuscola), da cui sono emersi i culti di Brahma, la religione abramitica e lo zoroastismo. Questa nozione suggerisce che il conflitto tra gli dei è simile al conflitto tra individui, anche gli dei creano collettivi e alcuni vincono e altri perdono. Alla fine, c'è la nozione di un Dio supremo, il Dio che è il limite del collettivo di qualunque divinità sopravviva, definito come infinitamente alto nella gerarchia divina e che richiede azioni etiche.

Questa concezione limitante di Dio era considerata così importante dagli antichi pensatori, che lasciarono che tutte le loro altre idee morissero nel crollo medievale, scegliendo di preservare solo questo durante il Medioevo.

Ma in Oltre alle nozioni pratiche di guida del comportamento nei collettivi, gli antichi attribuivano a Dio anche ogni sorta di gesta soprannaturale, inclusa la creazione dell'universo e la progettazione manuale della vita. Queste idee su Dio sono fuori luogo rispetto alla concezione come meta-proprietà di un sistema complesso e sono completamente contraddette dalle moderne scoperte scientifiche. Sono superflui per la religione e dannosi ad essa, perché fanno sì che le persone si aspettino miracoli e interventi divini in modi che violano le leggi della natura, e queste cose semplicemente non accadono mai.

La nozione di Dio, per quanto riguarda per come sono stato in grado di dargli un senso, è essenzialmente una concezione computazionale limitante: è il limite con il passare del tempo all'infinito del comportamento di un sistema complesso in cui le entità computazionali si combinano e crescono in potenza in unità sempre più grandi. L'idea del limite suggerisce che ci sarà una coerenza tra le unità a tutti i livelli, in modo che nel limite di tempo infinito, ad esempio, tutte le società concorderanno sul corso dell'azione etica in una data circostanza e concorderanno su come organizzare le loro economie e strutturare le loro relazioni interpersonali. Queste previsioni sono sorprendenti, considerando la divergenza nel comportamento umano, eppure la storia suggerisce che una tale convergenza si stia lentamente verificando.

Questa decidibilità computazionale nel limite in evoluzione ha una controparte diretta nell'idea che man mano che i sistemi matematici diventano più complessi, per riflessione, decidono tutti i teoremi aritmetici. Questo non è un teorema, ma un'osservazione. Si noti che man mano che saliamo sulla torre dei principi di riflessione teorica stabiliti, sempre più teoremi aritmetici vengono risolti e non vi è alcuna limitazione di principio che suggerisca che i teoremi non saranno tutti decisi da una riflessione abbastanza forte. Questo è l '"Articolo di fede" di Paul Cohen nella pratica matematica e lo accetterò senza riserve.

Inoltre, l'articolo di fede ti dice che abbiamo già un nome per l'idea matematica di Dio, può essere identificato con il concetto di ordinale Church Kleene, il limite di tutti gli ordinali calcolabili numerabili. Qualsiasi sistema formale calcolabile è in grado di avvicinarsi a questo ordinale solo gradualmente, e questo ordinale è infinitamente ricco. Se hai una descrizione di questo ordinale, hai un principio di riflessione che dovrebbe essere abbastanza potente da decidere tutti i teoremi dell'aritmetica, per decidere quali saranno le conseguenze di qualsiasi sistema assiomatico.

Poiché questo ordinale ha tutti gli attributi teologici che le persone religiose attribuiscono a Dio, in relazione alla matematica pura, considero una sorta di eresia presumere che ci siano ordinali più grandi. In particolare, qualsiasi nozione del primo ordinale non numerabile, o ordinali inaccessibili, ha senso solo una volta che sono collocati in un dato sistema assiomatico, e quindi dovrebbero collassare nel modello numerabile appropriato per essere inferiori all'ordinale di Kleene della Chiesa. Questo non è tecnicamente preciso, ma rende l'idea principale (è facile comprimere gli ordinali per essere numerabili, ma non è così facile riorganizzare lo schema per renderli inferiori a Church Kleene, ma questo perché all'interno di qualsiasi deduttivo sistema che è di natura teorica degli insiemi, puoi dare un nome alla Chiesa Kleene ordinal, e definire questo ordinale più 1, ecc. Queste considerazioni tecniche non sono così significative per le idee filosofiche)

Quindi l'interpretazione che prenderò per la dottrina religiosa è che Dio deve essere identificato con l'ordinale della Chiesa Kleene, nessun ordinale superiore deve essere interpretato come effettivamente più alto e gli dei saranno identificati con collettivi umani che agiscono insieme per formare un'unità più grande degli individui . La legge monoteistica dei sistemi complessi affermerà che tutti gli dei convergono all'ideale rappresentato da Dio nel tempo, mentre si sfidano in una lotta darwiniana.

Automi e l'esperimento di Darwin

Quando hai un automa cellulare capace di calcoli universali, c'è uno strano fenomeno: le sue sotto-parti sono sempre in competizione con se stesso. Per spiegarlo, è necessario guardare all'esperimento di Darwin, dettagliato nell'origine delle specie.

La maggior parte dell'origine è teorica, ma Darwin ha fatto un esperimento importante. Prese un appezzamento di terreno quadrato e rimosse con cura tutti gli esseri viventi visibili dal suolo. Ha sradicato tutte le piante, setacciato per rimuovere gli insetti e ha lasciato solo la trama per vedere come sarebbe stata ricolonizzata.

Ciò che ha osservato è che le specie vegetali che hanno ricolonizzato il terreno erano le prime della varietà instabile a crescita rapida, che un intero gruppo di erbacce e insetti si è diffuso nella nuova area. Poi, nel tempo, altre specie più resistenti hanno lentamente preso il posto delle erbacce, fino a quando, molti mesi dopo, la trama era indistinguibile dalla terra rimanente nel lotto.

Lo scopo dell'esperimento era vedere se c'è una vera lotta per le risorse in natura. Darwin ipotizzò che se la natura è in costante lotta, elementi diversi, che hanno più successo ma si replicano lentamente, vinceranno solo dopo un po 'di tempo su elementi meno resistenti, ma la cui strategia è la rapida colonizzazione di nuovi territori. Le sue osservazioni erano coerenti con l'idea che gli esseri viventi in qualsiasi area lottino continuamente per il primato e che il limite siano le risorse finite in ogni dato appezzamento di terreno.

Questa idea può essere testata nel calcolo cellulare automi. Azzerando una toppa quadrata in un automa cellulare 2d che sembra stabile, si può vedere se i dati rimanenti colonizzano lo spazio in modo uniforme o in modo graduale. Ho fatto questo esperimento utilizzando un automa cellulare a 8 bit (256 valori) con regole casuali, e ho scoperto che in molti casi, quei casi complessi, la colonizzazione è a tappe, proprio come nel lotto di terra di Darwin. Le fasi sono di breve durata, forse riflettendo il calcolo limitato possibile in una piccola regione con valori a 8 bit. Sarebbe interessante ripetere l'esperimento utilizzando numeri interi arbitrariamente grandi su ciascuna cella, che può essere pensato come rappresentante di un polimero complesso, che catalizza le trasformazioni sui suoi vicini

Ma la colonizzazione disomogenea suggerisce che una volta che si ha un calcolando gli automi cellulari, c'è una competizione costante tra le parti degli automi, che fanno calcoli collettivi, per le risorse. In altre parole, la lotta di Darwin è iniziata.

Per rendere questa idea più precisa, considera la possibilità di dividere un CA in due, posizionando un muro tra la metà sinistra e quella destra e non permettendo alle due metà di interagire. Se la CA è veramente computazionale e complessa, le due metà non raggiungeranno un equilibrio statistico, ma avranno strutture complesse su entrambi i lati che acquisiscono nuove caratteristiche casualmente nel tempo, man mano che le sue sottoparti evolvono.

Se ora togli il muro, è improbabile che la metà sinistra abbia caratteristiche compatibili con la metà destra. Non saranno in grado di mescolarsi. Quindi in questo caso le due metà devono lottare per il dominio, e qualunque metà vince imporrà le sue caratteristiche all'altra metà riempiendo l'intero spazio di celle compatibili con le sue caratteristiche. Queste caratteristiche includono tipici "animali" CA o strutture qualitativamente simili nelle loro relazioni, configurazioni particolari che sono stabili solo nell'ambiente di altre strutture intorno a loro. È difficile estrarre queste caratteristiche da una simulazione in esecuzione, perché non sai a priori cosa cercare, ma sono fiducioso che possa essere fatto.

Questo tipo di cose implica che ci è una competizione continua in una CA che appare nel momento in cui viene seminata per la prima volta e continua fintanto che è operativa. In questo ambiente, la selezione e l'evoluzione darwiniana sono possibili anche senza alcuna esplicita struttura auto-replicante. Ogni auto-replicazione ha tratti qualitativi di altissimo livello, non strutture di bit di basso livello.

Replicazione ed evoluzione

Questo punto di vista è diverso dal punto di vista più usuale sull'evoluzione (che non è quella proposta originariamente da Darwin). Il punto di vista abituale è l'evoluzione della sintesi moderna, che suggerisce che l'evoluzione procede copiando stringhe di bit nelle molecole, con errori, e che il risultato è che alla fine vengono selezionate stringhe di bit ottimizzate.

Questo punto di vista è estremamente povero nel modellare l'evoluzione biologica effettiva. In primo luogo, nulla di cui hai familiarità si è effettivamente replicato. Le persone fanno sesso, i batteri condividono geni e il crossing over è complicato su sequenze non genetiche, è solo un semplice mescolamento di geni.

Inoltre, le mutazioni sembrano essere prodotte da oscuri meccanismi interni diretti da RNA complesso reti negli ovociti e nei testicoli. Non sono errori di copia casuali. Presumere che il mondo biologico sia prodotto da un processo di copia con errore, accoppiato con la selezione è sciocco come suggerisce la seguente parabola:

Molti anni fa, c'era un solo libro. Era un libro di cucina, con istruzioni dettagliate su come preparare maccheroni e formaggio. Il libro è stato copiato dagli scribi, che hanno commesso un errore qui, un passaggio omesso lì, e questi libri hanno poi gareggiato per l'attenzione. Alcune ricette sono state migliorate dagli errori, altre sono diventate illeggibili. Alla fine, i libri sono cresciuti di lunghezza, con nuovi passaggi prodotti da copie duplicate accidentali, fino ad oggi, ecco! La biblioteca del Congresso!

Questa storia è ridicola. Ma è questa storia ridicola che è attualmente venduta come dogma nelle scienze biologiche.

È mia opinione che qualsiasi teoria realistica dell'evoluzione debba essere più vicina a Darwin che alla sintesi moderna. Si deve tener conto del fatto che il processo di mutazione è autorevole , procede per editing di RNA complesso di sequenze di DNA. Deve tener conto dell'idea che la selezione sessuale è primaria, quindi la selezione del compagno è la forza trainante dominante dell'evoluzione nelle specie sessuali. Deve anche tener conto dell'idea che la concorrenza inizia molto prima della replica e non richiede altro che una CA informatica.

Questa posizione è supportata da esperimenti al computer sull'evoluzione auto-replicante. Per testare la selezione naturale, negli anni '70 -'80 è stato permesso di replicare e auto-modificare piccoli pezzi di codice, per vedere quale sarebbe stato il risultato finale. Il risultato finale fu che i programmi si modificarono da soli finché non trovarono il più breve autoreplicatore più veloce, che poi riempì la memoria del computer.

All'epoca, questo era considerato un segno positivo, i programmi si erano evoluti. Ma l'evidente stasi nello stato finale mi porta a vedere questo come la morte di un sistema complesso. Non sono possibili ulteriori progressi dallo stato finale, senza un agente esterno che dia calci alle cose. Il risultato non è un sistema complesso, ma un sistema intrappolato in uno stabile equilibrio di rapida replicazione parassitaria. Lungi dall'essere un modello di vita, è un modello di un cancro autoreplicante che uccide tutta l'evoluzione.

Proprietà CA: Fastidioso errore di Wolfram

Wolfram classificò gli automi cellulari in quattro tipi:

1. Stato finale omogeneo
2. Strutture periodiche semplici, forse separate, con periodi differenti
3. Strutture auto-simili ("caotiche")
4. Strutture complesse

Il tipo 1 sono automi che muoiono. Questi hanno solo un unico endpoint stabile che raggiungi sempre. Il tipo 2 ha infiniti punti finali, ma sono semplici da descrivere come un classico movimento integrabile --- hai solo cicli di certi tipi e per specificare il punto finale, fornisci un elenco di tutti i cicli e dove ti trovi ciclo, e questo specifica il risultato dell'esecuzione della CA da una data condizione iniziale. Questi primi due tipi di automi ovviamente non riprodurranno un computer generico.

Il tipo 3 sono quegli automi che portano a strutture frattali auto-simili, come la guarnizione di Sierpinski. Questi sono più complessi, quindi lo stato finale richiede un calcolo effettivo per specificarli, e wolfram li identifica con i movimenti caotici classici. Penso che questa identificazione sia sbagliata, ma questo è quello che è.

I Type 4 sono gli automi complessi, in cui devi effettivamente eseguirli per intero per capire cosa fanno. Non mi piace la categoria finale, quindi ora darò la mia classificazione personale.

1. stato finale omogeneo
2. stati finali periodici semplici, magari separati da periodi diversi
3. Strutture frattali autosimili o statisticamente auto-simili
4. automi casuali, endpoint caotico stabile, stat. mech.
5. Automi complessi, biologia.

La classe 3 è leggermente espansa e la classe 4 è divisa in due. Esistono automi casuali, che agiscono per produrre una raccolta casuale di valori che vagano ergodicamente attraverso lo spazio dei valori consentito, e la classe 5, quegli automi che producono un comportamento vero e complesso, con un modo per mappare un computer in essi con una mappa di ragionevole complessità , che può effettivamente essere descritto da una procedura finita.

Poiché Wolfram non distingue tra 4 e 5, raggruppa gli automi che sono puramente casuali, termalizzando in un equilibrio caotico di tipo Boltzmann, come gli automi 25, insieme ad automi veramente complessi come 110. La distinzione tra le due cose sono tutte importanti, ma forse per un'incapacità testarda di ammettere che la sua prima classificazione era incompleta, Wolfram si rifiuta di farcela.

Farò questa distinzione. Gli automi di tipo 4 sono gli analoghi dei sistemi caotici classici, che randomizzano le loro informazioni in uno strano attrattore, definito dai valori consentiti dei gruppi di siti e da una distribuzione di probabilità su questi. Una volta che sai quali gruppi consentiti si verificano con quale probabilità, puoi generare un output tipico senza alcun lavoro, utilizzando un generatore di numeri casuali. Non sarà l'output effettivo, poiché questo è deterministico, ma sarà indistinguibile dall'output effettivo a tutti gli effetti.

Gli automi di tipo 4 sono altrettanto a-biologici, altrettanto morti, come tipi 1-3. CA 25 non è vivo. Sono sicuro al 100% di non interpretare male Wolfram, perché gli ho chiesto espressamente, di persona, a un seminario, se crede che ci sia una mappa tra CA 25 e un computer. Ha risposto che crede che ci sia, ma che è straordinariamente complicato e dall'aspetto casuale. Sono sicuro che non esiste.

Gli automi di tipo 5 sono esemplificati da 110. Quelli sono quelli che hanno strutture prevedibili con comportamento non casuale. Questi possono essere usati per codificare il calcolo completo di Turing. Che queste non siano la misura 0 è una scoperta importante: fornisce una spiegazione dell'origine della vita.

L'esistenza di un calcolo tipico di CA significa che la vita può emergere naturalmente non appena un sistema in grado di memorizzare grandi quantità di informazioni hanno spontaneamente interazioni che sono in grado di formare un computer. Questo accade con 110, ma dovrebbe accadere anche con proteine ​​casuali in una zuppa pre-biotica, perché, eccoci qui!

L'evoluzione della vita, come credo accada, è puramente molecolare per la maggior parte delle prime fasi. Le proteine ​​competono e si evolvono, producendo una classe più precisa che può sopravvivere, che alla fine catalizza la formazione di acidi nucleici (tra le altre cose) e impara a memorizzare i dati per il successivo recupero negli acidi nucleici. I complessi proteici dell'acido nucleico quindi calcolano di più e imparano a memorizzare i dati nel DNA, per l'archiviazione permanente (poiché il DNA è molto più stabile). Infine, impacchettano tutto questo nelle cellule, e tu hai la vita moderna.

Questa è una storia proprio così, ma è importante perché in nessun momento postula un'entità molecolare autoreplicante. Tali entità sono velenose per l'emergere della vita (come mostrano gli esperimenti al computer), ed è un bene che non esistano, altrimenti la vita non sarebbe in grado di emergere.

Agenda sociologica di Wolfram

C'è una ragione separata per la mancanza di successo di Wolfram nel penetrare nel mondo scientifico che non ha nulla a che fare con la qualità delle sue idee (che in realtà non sono poi così male). Wolfram ha preso la decisione consapevole di perseguire la sua scienza utilizzando denaro privato che ha raccolto producendo software closed-source, Mathematica, per la vendita alle università. In questo modo, stava producendo un modello per la ricerca scientifica finanziata dal capitale privato, piuttosto che dal denaro statale. Poiché Mathematica ha così tanto successo, molti hanno visto il suo lavoro come un modello per un nuovo tipo di scienza capitalista.

Questa idea era molto attuale nel clima pro-capitalismo degli anni '80, in cui le cose sponsorizzate e finanziate dallo stato erano guardate dall'alto in basso, a causa dei vincoli alla libertà individuale imposti dallo stato moderno. L'Unione Sovietica era l'esempio estremo, lì tutta la scienza era guidata da decisioni statali, che soffocavano certi campi come la genetica, sulla base della posizione ideologica del governo. Negli Stati Uniti, la scienza è stata rilevata dal governo e trasformata in una grande scienza negli anni '50, esplicitamente in modo da competere con i sovietici, e molte persone si sono sentite ostacolate dal sistema dei grandi soldi e della grande scienza, che escludeva la ricerca promettente strade dalla considerazione.

La mancanza di libertà nel sistema statale ha portato molti individui a opporsi e uno degli ingredienti di questa lotta è stato il finanziamento privato. Questo era ovviamente disponibile solo al di fuori delle regioni controllate dai comunisti. Wolfram ha preso politicamente la decisione di perseguire un finanziamento privato per la sua ricerca.

Il risultato riflette tutto ciò che è buono e tutto ciò che è male nella scienza finanziata privatamente. È buono, perché consente all'individuo con un'idea di perseguitelo a tempo indeterminato e nessuna critica esterna può fermare o uccidere il lavoro. Possono autopubblicarsi, senza preoccuparsi che la revisione tra pari respinga le loro idee prima che abbiano il tempo di germogliare.

È negativo in molti altri modi, che sono stati al centro delle critiche accademiche

• L'autofinanziamento richiede che l'individuo accumuli grandi quantità di ricchezza, portando ad un sicofantismo in coloro che lo circondano che impedisce loro di ascoltare critiche convincenti, in modo che gli errori non vengano corretti.
• Nell'impresa privata, non si citano le fonti. Si fa sembrare che si sia fatto tutto da soli. Ciò non è compatibile con le convenzioni accademiche per le citazioni e il rispetto per la storia di un campo. Mentre Steve Jobs può presumibilmente prendersi il merito del lavoro dei suoi dipendenti, è difficile per Wolfram giustificare il merito del lavoro di Cook, anche se ha pagato il suo stipendio.
• L'effetto Citizen Kane: l'isolamento e il corrosivo il potere del denaro porta facilmente alla megalomania e all'isolamento, che porta a respingere le idee degli altri. Questo sfortunatamente può essere visto nel blando rifiuto di una frase di Wolfram del lavoro estremamente importante di Post, Friedberg e Munchnik su Turing gradi al di sotto del problema dell'arresto. Afferma che tutte le CA naturali sono equivalenti al problema dell'arresto, oppure casuali o banali. Questo è il principio di "equivalenza computazionale". Ma questa è un'affermazione non banale e richiede più prove di quelle presentate in NKS.

I problemi della ricerca privata sono del tutto complementari ai problemi della ricerca pubblica e non c'è motivo di respingere l'uno completamente a favore dell'altro. Ma NKS mostra quei difetti a palate, e questo è particolarmente gratificante per i ricercatori pubblici relativamente poco pagati, che hanno lavorato altrettanto duramente sulle loro idee, se non di più, senza il megafono del denaro per gridarle al mondo.

Penso che la novità di NKS sia il modello di finanziamento: l'idea che si possa fare ricerca in modo privato e indipendente. Forse questo è il modello del futuro, ma considerando il relativo successo della scienza finanziata con fondi pubblici rispetto alla scienza privata, anche nel caso repressivo più estremo dell'Unione Sovietica, non sono ottimista sul fatto che questo sia il modo migliore. È probabile che si dovrà affrontare i fastidi e le caratteristiche non ottimali dei finanziamenti pubblici per un futuro indefinito.

Forse con una struttura Internet appropriata, come stackexchange, è possibile mitigare parte della censura e del pensiero di gruppo della scienza pubblica.

I primi lavori di Wolfram sugli automi cellulari (CA) sono stati utili in alcuni modi didattici. Le CA 1D definite da Wolfram possono essere viste come modelli minimalisti per sistemi con molti gradi di libertà e un limite termodinamico. Nella misura in cui queste CA si basano su una combinazione di dinamiche locali discrete, risultati caos deterministici.

A parte questi risultati didattici, il lavoro di Wolfram sulle CA non ha prodotto nulla di tangibile. Questa affermazione può essere estesa a un gruppo molto più ampio di CA e vale anche per gli automi a gas reticolare (LGA), CA dedicati per le simulazioni idrodinamiche. Gli LGA non hanno mai mantenuto la loro promessa iniziale di fornire un metodo per simulare la turbolenza. Un sistema derivato (Lattice Boltzmann - non una CA) ha alcune applicazioni nella simulazione di flusso.

È su questo sfondo che NKS è stato rilasciato con grande clamore. Non sorprende che l'accoglienza da parte della comunità scientifica sia stata negativa. Il libro non contiene nuovi risultati (il risultato che la "regola 110 CA" è completa di Turing è stato dimostrato anni prima dall'assistente di ricerca di Wolfram Matthew Cook) e ha avuto un impatto zero su altri campi della fisica. Recentemente ho visto una pila di copie NKS in vendita per meno di $ 10 nel mio negozio Half Price Books locale.

Poco dopo l'uscita di NKS, ho scritto una recensione in cui ho cercato di spiegare perché la risposta alla tua eccellente domanda è sì. Un modello deterministico come quello di Wolfram non può riprodurre le violazioni della disuguaglianza di Bell, per ragioni fondamentali, senza violare la regola di Wolfram di "invarianza causale" (che sostanzialmente significa che l'evoluzione di una CA non dovrebbe dipendere dall'ordine in cui vengono applicato a regioni spazialmente distanti). Anche con alcuni "thread a lungo raggio" nell'automa cellulare (che Wolfram consente esplicitamente, dopo aver notato il problema di Bell), non è ancora possibile ottenere l'invarianza causale, a meno che gli stati effettivi dell'automa non siano probabilistici o quantistici. Un'osservazione strettamente correlata è stata successivamente denominata "Teorema del libero arbitrio" da John Conway e Simon Kochen.

La maggior parte di questi modelli di automi sono deterministici nello stesso senso dei generatori di numeri pseudocasuali. Ad esempio, nei modelli a gas reticolare le regole deterministiche finiscono per generare rumore e fluttuazioni su larga scala in accordo con le equazioni di Navier-Stokes (inclusa la turbolenza, sebbene questo sia computazionalmente impraticabile a causa delle grandi dimensioni del reticolo richieste per ridurre la viscosità del reticolo). Il gioco del gas reticolare si è trasformato alla fine degli anni ottanta da rumorosi automi a particelle discrete ad automi a valore continuo su scala mesoscopica di Boltzmann a reticolo a distribuzione regolare (vedi Guy R. McNamara e Gianluigi Zanetti, Use of the Boltzmann Equation to Simulate Lattice-Gas Automata, Phys. Rev. Lett. 61, 2332–2335 (1988)), quindi è qui che trovi i progressi più rilevanti in questi giorni.

Murray Gell-Mann ha un'interessante interpretazione del teorema di Bell che riguarda direttamente la tesi di Stephen Wolfram sulla modellazione delle leggi fisiche con automi cellulari nel suo tomo: "A New Kind of Science", un'analisi che gli ci sono voluti più di 20 anni per essere completata .

Secondo Murray, eleganti modelli di fisica implicano leggi fondamentali oltre ai risultati di risultati casuali casuali di una serie di cose che sono non deterministiche in senso quantomeccanico (si riferisce a costanti fisiche ). In effetti, è difficile immaginare gli automi cellulari di Wolfram su qualsiasi scala determinando i fondamenti di una teoria come la cromodinamica quantistica, che è stata messa a punto e / o rinormalizzata ad ogni passo per assicurare che la teoria funzioni il più vicino possibile al modo in cui la natura fa . È dubbio, per non dire altro, che gli automi cellulari sarebbero in grado di riprodurre anche una parte di questo processo iterativo in un modo che produrrebbe qualcosa di diverso da simulazioni completamente inutili senza alcuna relazione con ciò che accade nel mondo naturale.

Una cosa che Stephen ha predetto in NKS e che sembra accadere in grande stile è l'idea che la scienza sia sempre più dipendente dai grandi computer per ottenere risultati che migliorino la nostra conoscenza dell'universo. L'LHC di Ginevra è un esempio calzante.