Auto-Organization and Autonomy">
Auto-Organization and Autonomy
Auto-organization
Autonomy
Internal Interactivity
Auto-organization
Self-organization is a process of spontaneous formation of a dynamic order resulting from the interaction of numerous elementary units producing actions which participate in the very constitution of this autonomous behavior.In 1952 Alan Turing proposed a model of self-organization: far from equilibrium, irreversible processes can generate a coherent activity of matter (dissipative structures). While near equilibrium, the evolution of the system is determined by the boundary conditions, far from equilibrium it is the seat of "self-organization" phenomena.
Autonomy
(second cybernétics) is the opposite of control (first cybernétics) and could be a way out of the Orwellian drift into which our societies seem to be sinking.Beings (natural or artificial) are alive to the extent of their autonomy: self-reproduction, self-organization, self-reference, autopoiesis while interacting with individuals and structures of their species or other species. In particular an autonomous machine should not use programs written by humans but build them itself [emerging code]
Internal interactivity
We will speak of circular internal organization, or internal interactivity, (organizational closure) [Vijver-2004].The control exerted from the outside by the first cybernetics is replaced by an internal homeostasis resulting from the interaction of the only components of the system in interaction with the environment thus joining the concept of enaction [Varela 1993].
Autonomous Image
Self-generated images can be obtained in the following way:- a fully connected neural network whose inputs come from the image and whose matrix of synaptic weights is isomorphic to the image by the transformation:
matrix = 2 * luminance - 1
encoding pixels (of luminance between 0 and 1) by weight (between -1 and 1).
- the network outputs are masses, fields and force couples, ...
- a dynamic model uses these parameters to construct the images.
A loop:
image => network input and matrix => dynamic parameters => image
is set up automatically and I was able to observe, during numerous experiments, that such a system could generate surprising images and animations.
This device constitutes an autopoietic machine [Varela abd Maturana 1974] in the sense that it recursively engenders its own organization in response to external disturbances.
This figure shows the network dynamically configuring itself with its inputs (in green), its outputs (in yellow) and its matrix of synaptic weights (on the right) identical to the image.
Images obtained by this process:
Example
The net net . [local] application allows to produce self-generated images (abstract or not) that can interact with music.Notes
First Cybernetics
Second Cybernetics
First Cybernetics
could be defined as the science of the control of systems, living or artificial, founded in 1948 by the American mathematician Norbert Wiener. It explains how a system maintains homeostasis through self-regulation (feedback loop).Second Cybernetics
While the first cybernetics was that of observed systems, Heinz von Foerster considers a second cybernetics, which is that of observing systems, able to evolve and create new structures by self-organization [Maturana 2007] and autopoiesis [Varela 1972], such systems therefore modify themselves. Prigogine showed that, under certain conditions, by moving away from its point of equilibrium, a system does not necessarily go towards its disappearance, but towards a new state of equilibrium. Extreme situations harbor the possibility of creating a new structure where there was only chaos we will then speak of emergence and complexity.
Introduction
Auto-organisation et autonomie
L´image autonome
Exemple
Notes
Bibliographie
Introduction
Avec l´ emergent coding [local] le créateur est libéré des contraintes imposées par les langages formels, avec l´image autonome, un réseau neuronal complètement connecté, en même temps cause et consséquence de son propre fonctionnement devient, de ce fait, autonome, ainsi que l´image qu´il produitUn tel réseau n´est plus contraint de reconnaître:
[Bret-2006]
[Chazal]
mais invité à créer et à inventer:
[Changeux-1983]
[Edelman-1982]
[Edelman-1982-2]
[Edelman-2000]
En effet reconnaître c´est identifier une perception actuelle avec la trace d´une expérience passée, découvrir c´est prendre connaissance d´une réalité donnée alors qu´inventer c´est créer une réalité en même temps que sa perception.
C´est cette dernière notion que j´ai essayé d´implémenter informatiquement.
Auto-organisation et autonomie
Auto-organisation
Autonomie
Interactivité interne
Auto-organisation
L´auto-organisation est un processus de formation spontanée d´un ordre dynamique issu de l´interaction de nombreuses unités élémentaires produisant des actions qui participent à la constitution même de ce comportement autonome.En 1952 Alan Turing, proposa un modèle d´auto-organisation : loin de l’équilibre, des processus irréversibles peuvent générer une activité cohérente de la matière (structures dissipatives ). Alors que près de l’équilibre, l´évolution du système est déterminée par les conditions aux limites, loin de l’équilibre il est le siège de phénomènes d´"auto-organisation".
Autonomie
L´autonomie (seconde cybernétique) est le contraire du contrôle (première cybernétique) et pourrait être une voie pour sortir de la dérive Orwellienne dans laquelle semblent s´enfoncer nos sociétés.Des êtres (naturels ou artificiels) sont vivants dans la mesure de leur autonomie: auto-reproduction, auto-organisation, auto-référence, autopoïèse tout en interagissant avec des individus et des structures de leur espèce ou d´autres espèces. En particulier une machine autonome ne devrait pas utiliser des programmes écrits par des humains mais les construire elle-même [code émergent]
Interactivité interne
On parlera d´organisation interne circulaire, ou d´une interactivité interne, (clôture organisationnelle) [Vijver-2004]. Le contrôle exercé de l´extérieur par la première cybernétique est remplacé par une homéostasie interne résultant de l´interaction des seuls compodants du système en interaction avec l´environnement rejoignant ainsi le concept d´énaction [Varela 1993].L´image autonome
Des images auto engendrées peuvent être obtenues de la façon suivante:- un réseau neuronal complètement connecté dont les entrées viennent de l´image et dont la matrice des poids synaptiques est isomorphe à l´image par la transformation:
matrice = 2 * luminance - 1
codant les pixels (de luminance comprise entre 0 et 1) en poids (compris entre -1 et 1).
- les sorties du réseau sont des masses, des champs et des couples de forces, ...
- un modèle dynamique utilise ces paramètres pour construire les images.
Une boucle:
image => entrée et matrice du résea => paramètres dynamiques => image
se met automatiquement en place et j´ai pu constater, au cours de nombreusex expérimentations, qu´un tel système pouvait engendrer des images et des animations surprenantes.
Ce dispositif constitue une machine autopoiétique [Varela et Maturana 1974] en ce sens qu´elle engendre récursivement sa propre organisation en réponse à des perturbations externes.
Cette figure montre le réseau se configurant dynamiquemant avec ses entrées (en vert), ses sorties (en jaune) et sa matrice des poids synaptiques (à droite) identique à l´image.
Images obtenues par ce procédé:
exemple
L´application net . [local] permet de produire des images auto-générées (abstraites ou non) pouvant intéragir avec de la musique.Notes
La première cybernétique
La seconde cybernétique
La première cybernétique
a pu être définie comme la science du contrôle des systèmes, vivants ou artificiels, fondée en 1948 par le mathématicien américain Norbert Wiener. Elle explique comment un système maintient l´homéostasie par une auto régulation (boucle de rétroaction) d´un point de vue téléologique, c´est à dire imposé de l´extérieur.La seconde cybernétique
Alors que la première cybernétique était celle des systèmes observés, Heinz von Foerster considère une seconde cybernétique, qui est celle des systèmes observant, pouvant évoluer et créer de nouvelles structures par auto-organisation [Maturana 2007] et autopoïèse [Varela 1972], de tels systèmes se modifient donc eux-mêmes. Prigogine a montré que, dans certaines conditions, en s’éloignant de son point d’équilibre, un système ne va pas nécessairement vers sa disparition, mais vers un nouvel état d’équilibre. Les situations extrêmes recèlent la possibilité de créer une nouvelle structure là où il n’y avait que du chaos on parlera alors d´émergence et de complexité.Bibliographie
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Changeux J. P., L’homme neuronal, Fayard 1983.
Chazal G. 2000, Les réseaux du sens. De l’informatique aux neurosciences, Champ Vallon.
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Koza J.R.: Genetic Programming: A Paradigm for Genetically Breeding Populations of Computer Programs to Solve Problems, Standfort University of Computer Science Departement Technical Report STAN-CS-90-1314, 1990
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