До чего дошел прогресс

new_rabochy — 25.09.2025

Когда мы называем очередной смартфон “прогрессом”, мы редко задумываемся, что само понятие прогресса — вовсе не так очевидно.

Само по себе определение прогресса не так принципиально если бы само явление не стало флагом и мотивациями для общественных движений. Современные люди могут оправдывать прогрессом такие вещи которые раньше оправдывали расовой чистотой или защитой цивилизации. Поэтому стоит все-таки разобраться, что есть такое прогресс.

Классическое определение прогресса гласит:

“Прогресс — это направление развития от низшего к высшему, движение вперед, переход к более совершенному состоянию, повышение уровня организации и усложнение способов организации систем. Он характеризуется качественными и количественными изменениями в системе, которые ведут к улучшению и развитию в разных сферах, в том числе в обществе. Прогресс противопоставляется регрессу, который означает движение назад, деградацию и утрату функциональных способностей.”

Заметили что определение почти целиком состоит из противопоставления субъективных оценок: низшее-высшее, вперед-назад. Единственное, что является реально измеримым - это сложность. Сложность системы — это характеристика, связанная с объёмом информации, необходимой для описания, понимания и управления данной системой. Чем больше информации требуется для точного воспроизведения структуры, состояний, функций и поведения системы, тем выше ее сложность.

Общая теория систем, а конкретно Илья Пригожин, вывел принцип: “Открытые неравновесные системы с мощным потоком энергии и нелинейными обратными связями действительно имеют фундаментальную тенденцию к самоорганизации и наращиванию сложности”. Иными словами общая теория систем, как буд-то, поддерживает идею прогресса, как естественной формы развития любых систем.

Наверное вы уже отметили, что я своим волюнтаристским методом, называю главным параметром системы ее устойчивость, иначе говоря - способность к выживанию. Чарльз Перроу в своей Теории «Нормальных аварий», так разъясняет механизм корреляции между сложностью и устойчивостью:

Зона простоты и уязвимости

Изначально простая система неустойчива. У нее нет резервов, разнообразия и механизмов адаптации. Наращивание сложности (избыточности, разнообразия, модульности) ведет к росту устойчивости.

Зона оптимальной сложности (Робастность)

Система достигла идеального баланса. Она обладает достаточным разнообразием, чтобы отвечать на вызовы среды, и ее сложность хорошо структурирована (модули с слабыми связями).Это "устойчивая сложность".

Зона хаоса и хрупкости

Дальнейший рост сложности приводит не к усилению, а к ослаблению. Система становится:
— Переоптимизированной: Элементы настолько тесно связаны и зависят друг от друга, что любая мелкая поломка вызывает каскадный отказ.
— Непредсказуемой: Количество нелинейных связей рождает новые, непросчитываемые риски (эффект бабочки).
— Затратной: Все ресурсы уходят на поддержание собственной сложной структуры, а не на выполнение главной функции или адаптацию.
Это "хрупкая сложность".

По итогу мы имеем некоторый сложный волновой процесс с длинными периодами нарастания сложности и периодическими периодами понижения (иногда катастрофическими). 

Кроме того что есть волновая функция есть еще фактор времени, каждый год мы утрачиваем какой-то процент знаний о прошлом. То есть доступных знаний даже о доковидных временах у нас заметно меньше чем о современных процессах.

Я набросал скрипт на питоне в которой есть волновая функция (синус) с периодом в 10000 лет и в котором каждые 100 лет теряется 2% информации (это степенная функция поскольку за вторые сто лет теряется 2% от 98% сохранившихся после первых ста лет). На самом деле цифры не принципиальны, пока за период колебаний теряется больше половины изначально доступной информации. 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Space
x = np.linspace(-40000, 0, 40001)
# Wave function with period 10000
period = 10000
y = np.sin(2 * np.pi * x / period) + 0.1 * np.random.normal(size=x.size)
# Probability function
prob = (0.98) ** (-x / 100.0)
prob = np.clip(prob, 0, 1)
# Probabilistic sampling
keep = np.random.rand(x.size) < prob
x_kept = x[keep]
y_kept = y[keep]
# Linear approximation
coef = np.polyfit(x_kept, y_kept, 1)
y_fit = coef[0] * x + coef[1]
# Diagram
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(x, y, color="gold", linewidth=1, label="Original wave (T=1000)")
plt.scatter(x_kept, y_kept, s=20, color="green", label="Saved points", zorder=3)
plt.plot(x, y_fit, color="cyan", linewidth=2, label="Linear approximation")
plt.title("Probabilistic sampling: p(x) = (0.98)^(-x/100)")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

Однако картинка при таких параметрах читается лучше всего. 

Как вы видите колебания синуса проходят вдоль горизонтальной оси. Однако если мы строим линейную аппроксимацию (голубая линия) то она имеет отлично видимый угол наклона. 

Так вот прогресс это и есть - голубая линия - воображаемая линия построенная на, по определению, неполных данных. Наклон же голубой линии, обычно воспринимается, как направление развития системы - направление прогресса.

Интересно чем больше потери информации от времени тем ближе значения самой функции и ее аппроксимации при нуле (т.е. в настоящем). Отсюда возникающее у людей ложное ощущение “нахождения на пике прогресса”. Т.е. чем меньше мы знаем о прошлом тем больше нам кажется что мы движемся в правильном направлении.

Важно, я не ругаю людские нравы или их мыслительные способности. Все вышесказанное просто логическое следствие методов которые наше сознание естественным образом использует для ежедневного удобства на масштабах, для которых эти методы не были приспособлены.

Пожалуй главный вывод из всего вышесказанного заключается в том, что прогресс при всей своей кажущейся удобной шкале никак не может являться универсальным оправданием. Ни в политике, ни в бизнесе, ни в технологиях.

Сохранено

</>

До чего дошел прогресс

Когда мы называем очередной смартфон “прогрессом”, мы редко задумываемся, что само понятие прогресса — вовсе не так очевидно. Само по себе определение прогресса не так принципиально если бы само явление не стало флагом и мотивациями для общественных движений. Современные люди могут ...

Читать полностью

Источник

Оставить комментарий

Популярные посты:

thurinus

Тихий и чистый город: как EV-революция изменит улицы, парковки и энергосистему

• Ранее
• Архив