Другой пример самоорганизующейся системы представляют собой коллективные амебы, одноклеточные животные, образующие сложные структуры при недостатке пищи. Амебы ведут себя как автономные существа, пока им хватает пищи, но как только наблюдается ее недостаток, одна из амеб начинает выделять определенное вещество, запускающее цепную реакцию: остальные амебы движутся к ней, образуя конгломерат, который начинает развиваться. Пригожин пишет:
«Сформировавшаяся колония мигрирует до тех пор, пока не обнаружит участок среды с условиями, пригодными для образования плодового тела. Тогда масса клеток начинает дифференцироваться, образуя стебель, несущий на конце мириады спор».
Другие примеры самоорганизующихся систем
Самоорганизующиеся системы не только существуют в природе, но и являются важной частью наших технологических достижений. Один из примеров — нейронные сети, которые используются сегодня в различных сферах, от распознавания голоса до обнаружения лиц на фотографиях.
Нейронная сеть — это компьютерная программа, имитирующая структуру мозга. Она состоит из различных слоев нейронов, которые получают и передают импульсы. Поведение нейронов основано на реальном поведении нейронов мозга, хотя и в упрощенном виде.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, а обучаются. Алгоритмы глубинного обучения обеспечивают, что каждый из нейронов берет на себя обработку входящей информации, усваивая ее примерно таким же образом, как это происходит в человеческом мозге.
В нашем мозге нейроны связаны друг с другом, образуя слои. Каждый нейрон имеет несколько входных каналов и только один исходящий. Уровень электрического импульса, поступающего со всех входных каналов, определяет, активируется ли нейрон и передаст ли он сигнал. Способность мозга к обработке информации заключается в регулировании силы связей между нейронами и декодировании сигналов, поступающих из внешнего мира.
Нейронные сети работают так же: у каждого нейрона есть несколько входов и один выход; от интенсивности входящего сигнала зависит, активируется ли нейрон. Каждый слой нейронов представляет собой различный когнитивный аспект: так, в нейронных сетях для обработки изображений первый слой используется для обнаружения базовых форм, второй — для более сложных форм, и так далее, пока очередь не дойдет до таких понятий, как «собака» или «мама».
Преимущество обучаемых нейронных сетей состоит в том, что для процесса глубинного обучения не требуется вмешательство человека — достаточно поступающих данных. Компьютер «Уотсон» компании IBM, например, был запрограммирован на поиск в интернете информации, которая позволила ему выиграть в программе “
