適応システム

適応システムとは、相互作用または相互依存する実体（現実のものか抽象的なものかを問わず）の集合体であり、統合された全体を形成し、生物学における継続的な生理的恒常性や進化的適応に類似した方法で、環境の変化や相互作用する部分の変化に対応できるシステムである。フィードバックループは、生態系や個々の生物、あるいは人間社会におけるコミュニティ、組織、家族といった適応システムの重要な特徴である。適応システムは階層構造に組織化することができる。

人工適応システムには、望ましい状態を維持するために負のフィードバックを利用する制御システムを備えたロボットが含まれる。

適応の法則は、非公式には次のように表現できる。

すべての適応システムは、あらゆる種類の刺激が停止する状態に収束する。^{[ 1 ]}

正式には、この法律は次のように定義できる。

システムが与えられた場合${\displaystyle S}$物理的な出来事${\displaystyle E}$システムの刺激となる${\displaystyle S}$確率が${\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)}$システムが（その要素またはプロセスにおいて）変化したり、妨害を受けたりする事象${\displaystyle E}$発生する確率は、事前確率よりも厳密に大きい。${\displaystyle S}$独立して変化を受ける${\displaystyle E}$:

${\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)>P(S\rightarrow S')}$

させて${\displaystyle S}$時間とともに変化する任意のシステムである${\displaystyle t}$そして${\displaystyle E}$システムに対する刺激となる任意のイベントである${\displaystyle S}$私たちはこう言います${\displaystyle S}$t が無限大に近づくとき、適応システムであるのは、${\displaystyle (t\rightarrow \infty )}$システムが${\displaystyle S}$行動を変える${\displaystyle (S\rightarrow S')}$時間ステップで$t0$この出来事を考えると${\displaystyle E}$これは、システムがイベントの発生とは無関係に動作を変える確率に等しい。${\displaystyle E}$数学的に言うと：

1. -${\displaystyle P_{t_{0}}(S\rightarrow S'|E)>P_{t_{0}}(S\rightarrow S')>0}$
2. -${\displaystyle \lim _{t\rightarrow \infty }P_{t}(S\rightarrow S'|E)=P_{t}(S\rightarrow S')}$

したがって、各瞬間において${\displaystyle t}$時間的間隔が存在する${\displaystyle h}$すなわち、以下の通りである。

${\displaystyle P_{t+h}(S\rightarrow S'|E)-P_{t+h}(S\rightarrow S')<P_{t}(S\rightarrow S'|E)-P_{t}(S\rightarrow S')}$

適応システムでは、パラメータはゆっくりと変化し、好ましい値はありません。しかし、自己調整システムでは、パラメータの値は「システムのダイナミクスの履歴に依存します」。自己調整システムの最も重要な特性の 1 つは、「カオスの端への適応」またはカオスを回避する能力です。実際には、リーダーはカオスの端に向かって進み、それ以上進まないことで、災害を起こさずに自発的に行動することができます。2009 年 3 月/4 月の Complexity の記事では、使用されている自己調整システムと現実的な意味についてさらに詳しく説明しています。^{[ 2 ]}物理学者は、フィードバックのあるほぼすべてのシステムでカオスの端への適応が発生することを示しました。^{[ 3 ]}

実践的生成理論によれば、適応行動の創造には、システム組織の異なるレベル間の特別な生成的な相互作用が伴う。これらの相互作用は、特にサイバネティクス理論、特に優れたレギュレータ定理に基づいて記述される。実践的生成システムでは、下位レベルの組織が上位レベルの組織の特性を決定するが、その逆はない。これにより、下位レベルの組織（例えば遺伝子）は常に上位レベルの組織よりもサイバネティクス的に一般的な知識を持つことが保証される。上位レベルの知識は、下位レベルの知識の特殊なケースである。組織の最高レベルには、顕在的行動が存在する。認知操作は、その階層の中間部分、遺伝子の上、行動の下に位置する。行動が適応的であるためには、少なくとも3つの適応的横断が必要である。^{[ 4 ]}

• Martin H.、Jose Antonio、Javier de Lope、Darío Maravall (2009)「自然システムと人工システムにおける適応、予測、合理性：自然を模倣する計算パラダイム」Natural Computing . 8 (4): 757–775 . doi : 10.1007/s11047-008-9096-6 . S2CID 2723451 .