Кіріспе
Кешенді мінез-құлықтың детерминистік және шекті ережелер мен параметрлер арқылы қалай туындайтынын зерттеу. Генеративтік ғылым – табиғи әлемді және оның күрделі мінез-құлықтарын зерттейтін ғылыми сала. Ол "табиғи және әлеуметтік құбылыстардың мінез-құлқын қайта жаңғырту немесе имитациялау" үшін детерминистік және шекті ережелер мен параметрлерге негізделген, көрінбейтін, күтпеген және шексіз мінез-құлықты қалыптастыру жолдарын зерттейді. Мұндай өзара әрекеттесулерді модельдеу арқылы жүйеде нақты әлемде байқалмаған қасиеттердің бар екеніне жетуге болады. Зерттеудің бір мысалы – әлеуметтік процестерде жоспарланбаған салдарлардың қалай пайда болатыны. Генеративтік ғылымдар көбінесе табиғи құбылыстарды ұйымдастырудың әртүрлі деңгейлерінде зерттейді. Өзін-өзі ұйымдастыратын табиғи жүйелер – теориялық және модельдеу эксперименттері арқылы зерттелетін маңызды тақырып. Күрделі жүйелерді зерттеу жалпы алғанда "жалпы жүйелер теориясы" деп аталады, бұл бағытты Людвиг фон Берталанфи, Анатоль Рапопорт, Ральф Жерард және Кеннет Бульдинг еңбектерімен байланыстырады.
Generative science is an area of research that explores the natural world and its complex behaviours. It explores ways "to generate apparently unanticipated and infinite behaviour based on deterministic and finite rules and parameters reproducing or resembling the behavior of natural and social phenomena". By modelling such interactions, it can suggest that properties exist in the system that had not been noticed in the real world situation. An example field of study is how unintended consequences arise in social processes. Generative sciences often explore natural phenomena at several levels of organization. Self organizing natural systems are a central subject, studied both theoretically and by simulation experiments. The study of complex systems in general has been grouped under the heading of "general systems theory", particularly by Ludwig von Bertalanffy, Anatol Rapoport, Ralph Gerard, and Kenneth Boulding.
Ғылыми және философиялық шығу тегі
Компьютерлердің және автоматтар теориясының дамуы генеративтік ғылымдардың өсуіне техникалық негіз салды. Мысалы:
Ұялы автоматтар – күрделі мінез-құлықты көрсету үшін детерминистік ережелер бойынша өзара әрекеттесетін қарапайым элементтердің математикалық моделі. Оларды физикалық әлемнің пайда болатын процестерін, нейрондық танымдық процестерді және әлеуметтік мінез-құлықты модельдеу үшін қолдануға болады. Конвейдің «Өмір ойыны» – ұялы автоматтарға негізделген нөлдік ойыншы ойыны, яғни кіріс тек бастапқы шарттарды белгілеуде болады, ал ойынның мақсаты – жүйенің қалай дамитынын бақылау. 1996 жылы Джошуа М. Эпштейн мен Роберт Акстелл «Жасанды қоғамдардың өсуі» атты кітап жазды, онда автоматтар ережелерінің жиынтығы және ресурстарға (қант деп аталады) тәуелді халықты модельдейтін «Sugarscape» деп аталатын жүйе ұсынылған. Жасанды нейрондық желілер адам миы сияқты мәселелерді шешуге тырысады, бірақ олар әлі де адам миынан бірнеше есе кем күрделі және құрттың есептеу қуатына жақын. Адам миын түсінудегі жетістіктер көбінесе нейрондық желілерде жаңа үлгілерді тудырады. Когнитивтік ғылымға қатысты генеративтік ғылымдардағы ең маңызды жетістіктердің бірі – Ноам Чомскийдің (1957) генеративтік грамматиканы жасауы болды, ол тілді жасауды семантикалық мазмұннан бөліп, осылайша адам тілі туралы маңызды сұрақтарды ашты. Сонымен қатар, 1950 жылдардың басында МТИ-дегі психологтар, Курт Левин, Джейкоб Леви Морено және Фриц Хайдер топтық динамика зерттеуінің негізін қалады, ол кейін әлеуметтік желілерді талдауға айналды.
Cellular automata are mathematical representations of simple entities interacting under deterministic rules to manifest complex behaviours. They can be used to model emergent processes of the physical universe, neural cognitive processes and social behavior. Conway's Game of Life is a zero player game based on cellular automata, meaning that the only input is in setting the initial conditions, and the game is to see how the system evolves. In 1996 Joshua M. Epstein and Robert Axtell wrote the book Growing Artificial Societies which proposes a set of automaton rules and a system called Sugarscape which models a population dependent on resources (called sugar). Artificial neural networks attempt to solve problems in the same way that the human brain would, although they are still several orders of magnitude less complex than the human brain and closer to the computing power of a worm. Advances in the understanding of the human brain often stimulate new patterns in neural networks. One of the most influential advances in the generative sciences as related to cognitive science came from Noam Chomsky's (1957) development of generative grammar, which separated language generation from semantic content, and thereby revealed important questions about human language. It was also in the early 1950s that psychologists at the MIT including Kurt Lewin, Jacob Levy Moreno and Fritz Heider laid the foundations for group dynamics research which later developed into social network analysis.