Конкуренция параметров порядка

Принцип конкуренции параметров порядка мы обычно иллюстрируем на примере подогреваемой жидкости, в которой бурление происходит в виде завихрений жидкости. Сначала мы имеем состояние жидкости в форме двух противоположно направленных завихрений. Каждый из этих циркулирующих паттернов управляется специфическим параметром порядка. По мере развития начального состояния, начинается конкуренция между параметрами порядка, и побеждает параметр порядка, который относится к более сильной циркуляции. Это приводит к тому, что победившее завихрение заставляет все больше жидкости циркулировать («бурлить») в этом направлении. Тем самым, после того, как один параметр порядка выиграл соревнование, он порабощает систему в целом. Другими словами, частично упорядоченная система была приведена в полностью упорядоченное состояние через этап конкуренции параметров порядка. Наше описание может легко быть обобщено на модели нескольких завихрений жидкости, циркулирующих изначально в различных (более двух) направлениях и их параметров порядка.

Конкуренция параметров порядка и упорядочивание системы за счет доминирования одного из них характерна для многих социальных и психологических процессов – таких, как общественные настроения, мода, принятие правил и обычаев или распознавание образов.

Что происходит в процессе распознавания образов? Мы утверждаем, что точно то же самое, а именно, некоторые черты лица, подобно носу и глазам, можно показать человеческому мозгу или компьютеру, чтобы определить исходное состояние этого образа. Вычисляется соответствующий параметр порядка, который конкурирует со всеми другими параметрами, выигрывает соревнование и дополняет особенности образа, заданные в начале эксперимента, другими особенностями, характеризующими образ в целом. Таким образом, может быть распознано лицо и даже добавлена фамилия, если это требуется.

Рис. 3. Известная игра восприятия «Ваза или лица?»

Всю процедуру можно привести в математическую форму (алгоритм). Например, если представлен ряд лиц (или других образов), возможен процесс распознавания образа, нахождения нужного лица, где часть лица представлена как вектор, сравниваемый с образцом [6] . Обратите внимание, что процесс распознавания использует все сохраненные образы одновременно. Также легко можно распознать зашумленные образы.

Очевидными становятся другие возможности – например, автоматическое исправление ошибок в словах с помощью компьютера. Синергетический компьютер может также обучаться распознаванию выражения лица, и может также работать с гистерезисом (рис.1), особенно на неоднозначных образах. На рис. 3 приведен известный пример неоднозначного образа – известная игра восприятия «Ваза или лица?» В одном случае распознается ваза, но постепенно восприятие изменяется и уступает восприятию двух лиц. В свою очередь, последнее восприятие далее постепенно изменяется, вновь на рисунке появляется ваза, и так далее.