Tribune Peter T-Determinist debat

[Determinist]

Hoi Carel,

Ik wil mij niet gaan bemoeien met de tribune (als een soort Paul Gascoigne, als je die nog kunt herinneren), maar je stipt precies aan waar ik mijn betoog eindigde. De common ground.

Mijn argumentatie tegen ID als wetenschap ligt in het feit dat het zelf geen wetenschap bedrijft. Je zult toch moeten toegeven dat ze op de vlakken welke ik besproken heb geen enkel onderzoek doen. Het simpele reductionisme zoals ID voorstelt werkt gewoonweg niet.

En het ontwerpen van nonlinear systems (de uitkomst daarvan) is geheel anders dan de bekende intelligent agents zoals die in ID als voorbeelden worden aangedragen. Bij nonlinear designs maak je gebruik van de eigenschappen van nonlinearity, welke zichzelf schept. Het gebruik maken van het zelf ordenende vermogen.

Maar ik zal dit punt in een nieuwe thread zeker aanstippen en ook een handreiking doen om de common ground op te zoeken.

[carel]

Hi Determinist,

Ja, Gascoine herinner ik me nog heel goed. Je hebt gelijk, ik zal me ook wat rustig, niet inhoudelijk opstellen. Jullie voeren op dit punt de discussie, ikke niet.

Maar ja, je komt in je heldere post wel met iets waar ik redelijk in mee kan, vandaar.

Ik deel je kritiek: ID doet zelf geen onderzoek en als je het op scholen zou onderwijzen was je gauw klaar.

Goede insteek dus, later, als jullie discussie gevoerd is, kunnen het dan wellicht hebben over het ontwerpen van niet lineaire mechanismen. Daar zou wellicht een aanknopingspunt kunnen liggen voor de ID-er, maar dan moet hij wel van zijn grote stoel komen en aan de slag gaan.

[carel]

Hi Determinist,

Nog even over de niet lineaire dynamica. Je haalt het thema irreducable complexity redelijk goed onderuit. Toch is het niet zo simpel.

Als je naar dynamische systemen kijkt, dan gedragen deze zich lang niet altijd complex of chaotisch zo je wil. Ik heb redelijk wat studie ernaar gedaan en kwam tot 4 verschijningsvormen, fasen waarin een dynamisch systeem kan verkeren.

1. Uitdoven. Dat is de fase waarin het systeem beneden een bepaalde drempelwaarde verkeert, de slingerbeweging (als het om een slingersysteem gaat)komt tot stilstand. Aan niets kun je zien dat het hier een dynamisch niet lineair systeem betreft.

2. Groei. Boven die drempelwaarde gedraagt het systeem zich nagenoeg volledig lineair. Net zoals de wetten van Newton onder 'normale' omstandigheden uitstekend te gebruiken zijn, alhoewel ze het wezen van de ruimtetijd nog niet bij benadering raken. Onder deze omstandigheden zou je dus best van irreducable complexity kunnen spreken.

NB: dit is precies de reden waarom niet lineairiteit pas zo laat ontdekt werd. Dit soort systemen gedragen zich compleet voorspelbaar en stapelbaar. Materiaal dus waarvan je klokken kunt maken die het nog doen ook.

3) Onbalans. Hier ontstaan de bekende bifurcaties, en wordt het systeem zachtjesaan onvoorspelbaar. Het begint met dualiteiten, viervouden en zo verder tot het gedrag chaotisch wordt. Hier moet je de lineairiteit echt vaarwel zeggen.

4) Chaos. Bij chaos maakt men vaak de vergissing dat binnen het hele gebied orde in chaos zou voorkomen. Dat is niet het geval, die gebieden van orde zijn relatief klein, temidden van chaos ontstaat slechts hier en daar orde en op die plaatsen kan de complexiteit, daarin heb je volledig gelijk, toenemen.

Vooral die fase a en b moet je wel in je beschouwing menemen en voors is het goed dingen als 'ver uit evenwicht' te bespreken. Pas onder dergelijke omstandigheden openbaart zich het chaotische gedrag

[Determinist]

Ha Carel,

Je hebt helemaal gelijk dat er verschillende fasen zijn en dat systemen van het ene naar de andere kan overgaan. Met recht "dynamische systemen".

Het zijn de parameters en de variaties daarin die het effect hebben op het gehele systeem. Juist die overgangen, fase transitions zijn interessant.

In wetenschappelijk onderzoek zal je dus de eigenschappen en states van dergelijke systemen mee moeten nemen en de kern van dergelijke systemen te begrijpen.

[carel]

Ha Carel,

Je hebt helemaal gelijk dat er verschillende fasen zijn en dat systemen van het ene naar de andere kan overgaan. Met recht "dynamische systemen".

Het zijn de parameters en de variaties daarin die het effect hebben op het gehele systeem. Juist die overgangen, fase transitions zijn interessant.

In wetenschappelijk onderzoek zal je dus de eigenschappen en states van dergelijke systemen mee moeten nemen en de kern van dergelijke systemen te begrijpen.

Eens. En in het kader van de discussie over de wetenschappelijke houdbaarheid van stromingen als ID is het nuttig om te bezien welke overgangen ID wel of niet kan meemaken.

Persoonlijk denk ik trouwens dat evolutie zich vrijwel volledig in de fase van 'ver uit evenwicht' bevindt. En de reden waarom evolutie zich in onze ogen zo langzaam voltrekt is gelegen in het feit dat die eilandjes van orde zo klein zijn. Meestal zal er alleen chaos zijn en een mutatie dus geen voordeel bieden.

Voor mij, en daar heeft jouw post zeker toe bijgedragen, is een oud punt opgelost, namelijk de verklaring voor de toename van de complexiteit. De oplossing lag voor de hand, eigenlijk, bekend als ik redelijkerwijs ben met niet lineairiteit.

[Determinist]

Voor mij, en daar heeft jouw post zeker toe bijgedragen, is een oud punt opgelost, namelijk de verklaring voor de toename van de complexiteit. De oplossing lag voor de hand, eigenlijk, bekend als ik redelijkerwijs ben met niet lineairiteit.

En vergeet niet de "robustness" van dergelijke systemen, ondanks de "trade-offs"
Niet alleen versterkt dit aspect complexiteit niet alleen, maar kan het ook laten toenemen.

http://www.physics.ucsb.edu/~complex/re ... stness.htm

[Juda]

dat debat is een farce, maar dat ligt niet aan Determinist volgens mij...

[Eelco]

Ik zie geen debat .... wel een lege tribune ...

[Eelco]

Persoonlijk denk ik trouwens dat evolutie zich vrijwel volledig in de fase van 'ver uit evenwicht' bevindt.

Daar er op de debatvloer niets gebeurt, ga ik graag op deze zeer interessante uitspraak in: ik zou eerder zeggen dat evolutie niet al te ver uit evenwicht bevindt (maar met 'de mens' wellicht als sterk niet-lineaire component, gezien de snelheid waarmee we de leefomgeving "aanpassen").
Hoe kom je op 'ver' uit evenwicht, Carel ?

[carel]

Persoonlijk denk ik trouwens dat evolutie zich vrijwel volledig in de fase van 'ver uit evenwicht' bevindt.

Daar er op de debatvloer niets gebeurt, ga ik graag op deze zeer interessante uitspraak in: ik zou eerder zeggen dat evolutie niet al te ver uit evenwicht bevindt (maar met 'de mens' wellicht als sterk niet-lineaire component, gezien de snelheid waarmee we de leefomgeving "aanpassen").
Hoe kom je op 'ver' uit evenwicht, Carel ?

Even voor de mensen die niet vertrouwd zijn met de chaostheorie. Ver uit evenwicht is de toestand waarin een systeem zich kan bevinden, waarbij het (sommige, niet allemaal) systeem niet-lineair gedrag gaat vertonen. Niet lineair gedrag houdt in dat het systeem onvoorspelbaar reageert op impulsen. In de natuur zie je niet anders, kom ik zo op terug. Maar ook wiskundige formules (met een of meer niet-lineaire componenten) die op een speciale wijze worden gebruikt, iteratie, door herhaaldelijk dezelfde formule toe te passen, vertonen een sterk vergelijkbaar onvoorspelbaar gedrag.

Maar dat doen die niet-lineaire systemen niet altijd. Dergelijke systemen kennen wel degelijk ook evenwichts-gedrag, zie daarvoor mijn bovenstaande post, de lineaire 'fasen' Uitdoven en Groei.

Precies daarom heeft het zo lang geduurd voordat niet lineair gedrag als 'behorend bij' werd erkend in plaats van een rare afwijking.

Goed dan ver uit evenwicht en de natuur. Alle organismen vertonen niet-lineair gedrag. Ze doen wat ze doen, soms wordt dat instinct genoemd, maar probeer het maar eens in een algoritme te vangen, of te voorspellen hoe een dier zich in een zekere situatie gedraagt. Lukt je niet, het dier zal altijd afwijken, reagerend op stimuli die het dier in ver uit evenwicht omstandigheden brengt. Gedrag is ook een iteratief niet-lineair proces, goed gedrag zet je voort en nadelig gedrag probeer je af te remmen / af te buigen, dat noemen we 'leren'. Onder veel omstandigheden zal het dier redelijk voorspelbaar reageren (het dagelijkse bakje voer voor je kat of hond), de evenwicht situatie dus en als de omstandigheden ver uit evenwicht raken zal de voorspelbaarheid ook afnemen (geen eten, het gedrag van je huisdier zal drastisch veranderen). Een niet lineair systeem in optima forma dus. De mens is net zo niet-lineair als alle andere organismen, geen verschil. Ook voor wat betreft de verdere ontwikkeling van organismen kunnen we alleen maar niet lineairiteit verwachten, je kunt niet voorspellen wat een organisme in de toekomst zal doen, hoe het zich verder zal ontwikkelen. Dat geldt voor de mens EN voor alle andere organismen. natuurlijke selectie is bij uitstek een niet-lineair proces. Bij haaien gaat het langzaam, omdat de omstandigheden heel lang constant zijn gebleven, de evenwichtsituatie binnen natuurlijke selectie dus. Bij mensen veranderden de omstandigheden veelvuldig, veel strijd, veel aanpassingsvermogen vereist. Ver uit evenwicht dus en het iteratieve proces (de opvolgende generaties) hebben de mens zich doen evolueren als de evolutietheorie laat zien.

Pas bij ver uit evenwicht vindt ontwikkeling, zoals we die bij evolutie zien, plaats. Indien dit anders was geweest, ware het een evenwicht-situatie geweest, dan hadden we de toekomstige evolutie, het systeem gedraagt zich dan nagenoeg lineair, wél kunnen voorspellen. Het is nog maar de vraag of er dan ooit chimps of mensen waren geweest. Of dolfijnen, beren, noem maar op.

Precies daarom werkt reductionisme in dit soort situaties dan ook niet, je moet er het proces bij in beschouwing nemen. Het gedrag is geen optelsom meer maar een iteratief proces dat (in het geval van evolutie) zich voor veel organismen in een ver uit evenwicht situatie bevindt.