Интересное про жизнь и статфизику. Пользуясь случаем, хочу передать привет Андрею :) Directing Open-Ended Evolution in Artificial Life via Multi-Scale Path Divergence __Mikhail Akhtyrchenko, Mikhail I. Katsnelson, Andrey Ustyuzhanin__ Paper: https://arxiv.org/abs/2606.17091 Review: https://arxiviq.substack.com/p/directing-open-ended-evolution-in Code: N/A Model: N/A # TL;DR ЧТО сделали: Авторы представили многомасштабную расходимость траекторий (Multi-Scale Path Divergence, MSPD, обозначается как `D_P`) — строго описанную физико-математическую метрику сложности, вдохновлённую теорией ренормализационной группы. MSPD измеряет временную многомасштабную организацию неоднородности в локальных законах переходов динамических систем. Она работает как безградиентная функция приспособленности (fitness function) для управления процессами open-ended exploration и как аналитический инструмент для диагностики «живого» поведения. ПОЧЕМУ это важно: До сих пор открытая эволюция в системах искусственной жизни (ALife) опиралась на неинтерпретируемые нейросетевые black-box критерии, лишённые связи с физическими теориями сложности. Заменяя выученные эмбеддинги строгой формулой на уровне траекторий, MSPD перебрасывает мост к статистической механике. Системы, оптимизированные под многомасштабную временную структуру, спонтанно демонстрируют физические признаки жизни — такие как масштабно-зависимая фрустрация и неэргодичность — без какого-либо прямого программирования этих свойств. Для практиков: Если вы занимаетесь активной материей, мультиагентными системами или поиском сложных эмерджентных паттернов, MSPD даёт надёжную математическую метрику для отбора интересных правил симуляции, заменяя шаткие эвристики и тяжеловесные нейросетевые классификаторы. Определять жизнь тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4712