in English | suomeksi neokybernetiikastaluentoja – keskustelu

Pohdintoja (12)

  • Kun perinteisesti biologia on pyrkinyt ympäristön ja eliölajien kuvailuun ja luokitteluun, on evoluutiotutkimuksen kautta päästy vastaamaan myös kysymyksiin, miten nämä ovat muodostuneet. Neokyberneettiset mallit ovat jatkoa näille evolutiivisille malleille.

    Esimerkkinä perinteisistä malleista lajien vuorovaikutusdynamiikan kuvaamiseen annetaan Lotka-Volterra-malli. Itse tämän tyyppistä mallia joskus ajaessani huomasin juuri sen ongelman, että malli on herkkä alkuarvoille ja saattaa helposti päätyä tilaan, jossa toinen laji kuolee sukupuuttoon. Neokyberneettisten mallien avulla voidaan luennon mukaan välttyä näiltä ongelmilta, ja niiden erikoisuutena onkin stabiilisuus, robustisuus sekä mahdollisuus kuvata luonnon monimuotoisuutta. Dynamiikka saadaan tuotua malleihin sitä kautta, että datavektoriin koodataan myös menneitä tapahtumia.

    Jo viime luennolla esitellyksi tullut neokyberneettinen malli voidaan nähdä siten, että systeemi hamuaa informaatiota ja sen seurauksena virittää jonkinlaisen approksimaation pääkomponenttiavaruudesta. Avaruuden virittävät pääkomponentit ovat lähes ortogonaalisia, mihin perustuu systeemin robustisuus.

    Erona perinteisiin malleihin on myös se, että agentit eivät kommunikoi keskusjohdon tai toistensa kanssa. Sen sijaan ne kommunikoivat ympäristönsä kanssa, ja tämän myötä ilmeisesti myös epäsuorasti toistensa kanssa.

    Kaiken kaikkiaan luennolla tuli paljon intuitiivisesti uskottavia väitteitä, mutta itselleni ne jäivät vielä aikalailla intuition tasolle. Kokonaiskuva neokyberneettisistä malleista hahmottui hieman paremmin, mutta melko hukassa sitä tuntee vielä olevansa.

    – Eric

  • Tämä luento oli sekalainen kokoelma erilaisia ideoita ja näkemyksiä, joita oli löyhästi johdettu viime luennon mallien perusteella. Viime luennolla tutustuimme siis itsekkääseen ja älykkääseen agenttiin, jotka molemmat johtivat jonkinlaiseen pääkomponenttiavaruuden malliin. Viime luentopohdinnassa ihmettelin, mitä erikoista pääkomponenttianalyysin toteuttamisessa vaihtoehtoisella tavalla on. Tämä luento ehkä tavallaan yritti vastata tähän esittämääni kysymykseen. Malleja ikään kuin laajennettiin selittämään populaatioita sekä joukkoa muita ilmiöitä. Keskeinen väite oli, että neokyberneettinen malli hyödyntää resursseja optimaalisella tavalla, joten sen täytyy olla kaikkien nykyisten evolutiivisten systeemien pohjalla. Populaatioita käsiteltäessä tämä kuulostaa varteenotettavalta. Ekosysteemin tasapainossa lajit virittävät pääkomponenttiavaruuden ja vaikka yksittäisten lajien rooleja ei voidakaan suoraan nähdä, systeemi kokonaisuutena käyttää saatavissa olevia resursseja parhaalla mahdollisella tavalla. Ekologiset lokerot siis emergoituvat lokaaleista vuorovaikutuksista ilman mitään globaalia optimointistrategiaa.

    Populaatioista harhauduttiin hetkeksi informaatioteorian puolelle. En aivan pysynyt perässä kaikissa ideoissa, mutta loppujen lopuksi luennosta hahmottui pikkuhiljaa näkemys kyberneettisestä mallista systeeminä, joka saa ravintonsa ympäristön variaatiosta. Se ikään kuin syö informaatiota ja mallintaa sitä. Mitä voimakkaammin systeemi kuluttaa resursseja, sitä voimakkaammin se elää. Tässä yhteydessä viittaisin taas Harold Morowitzin ja Eric Smithin artikkeliin Energy flow and the organization of life, jossa esitettiin hypoteesi elämästä entropiakanavana. Neokyberneettista systeemiä laajennettiin myös kvalitatiivisesti mallintamaan aikasarjoja kuten talousjärjestelmää tai ihmisten muodostamia sosiaalisia systeemejä. Nämä sinänsä mielenkiintoiset kehitelmät jäivät hieman pinnallisiksi maininnoiksi ja niistä jokaisesta olisi varmasti voinut pitää erikseen luennon. Ehkä hieman leimaavaa luennoille on ollut, että ajatukset lentävät kalvojen välillä hieman turhankin vapaasti. Assosiaatiot ovat runsaita, mutta jäävät välillä minulta tavoittamatta. Toivoisin selkeyttä ja vahvempaa punaista lankaa. Asiaa ei tee vahvemmaksi lisäesimerkit ja laajennus vaan konkreettiset esimerkit ja pelkistys.

    — Antti

  • Evoluutio adaptoituu mutaatioilla, jotka vievät lajia joko vahvemmaksi tai heikommaksi. Tällöin kun hieman vahvemmat yksilöt säilyvät paremmin hengissä, niin evoluutio kehittyy. Evoluutio on tämän takia kyberneettistä siinä mielessä, että tietyn lajin (tai yksilön) vahvuus riippuu muiden lajien heikkouksista ja vahvuuksista. Jos saalistaja saalistaa toista lajia, niin se pyrkii evoluution avulla tulemaan vahvemmaksi kuin saalistettava. Olen kuullut esimerkiksi sellaisesta saalis-saalistaja suhteesta, jossa saalistettava oli vuosien saatossa kehittynyt erityisen myrkylliseksi, ja saalistajalla on vuosien kuluessa kehittynyt juuri tähän myrkkyyn hyvä immuniteetti. Näinollen lajien evoluutioon vaikuttaa se ympäristö, jossa ne kasvavat. Evoluutiota ei siis ole ilman kilpailuttavaa ympäristöä.

    Luennoilla käytiin läpi mallia, jossa kolme lajia asettuivat tietyssä muuttumattomassa ympäristössä aina tiettyyn loppuarvoon, jota voi simuloida. Jos tähän yksinkertaiseen malliin otetaan mukaan evoluution tuoma lajien kehittyminen, niin saattaa käydä jopa niin, että saalistajasta tulee saalistettava. Tällöin kyseinen malli ei enää vastaa todellisuutta.

    -Lassi

  • Jos unohdetaan yksilöllisyyden merkitys, voidaan keskittyä siihen, että samoihin päätepisteisiin päästään useita eri reittejä. Stokastisilla tapahtumilla reitin varrella ei ole merkitystä näiden tasapainotilojen kannalta. Ne ikään kuin ovat vain viivettä kahden pisteen välillä. Ekologisessa systeemissä populaatio voi heilahdella lyhyellä aikavälillä sattumien seurauksina huomattavasti eri suuntiin, mutta pitemmällä aikavälillä tarkasteltuna ympäristömuuttujat pitävät huolen, että populaation määrä on optimi. Voi myös ajatella, että jos jokin populaatio häviää, jokin toinen tulee lopulta ottamaan sen paikan. Tässä on takana ajatus, että eri lajit ovat toisistaan pidemmällä aikavälillä tilastollisesti riippumattomia. Niin luonnossa lajien välillä kuin vapailla markkinoilla yritystenkin välillä on kilpailua, joka pitää tilanteen terveenä sekä vastapuolen valppaana, jottei synny vääristymiä. Ulkopuolisella sääntelyllä voidaan saada järjestelmä halutunlaiseksi, mutta sen vaikutus ei välttämättä ole riittävä kumoamaan järjestelmän omaa kehitystä pysyvästi.

    Systeemejä voidaan mallintaa sitä paremmin, mitä paremmin sen muuttujat on voitu määrittää. Määriteltäessä ohjausta systeemi voidaan jakaa itsenäisiin toimijoihin, jotka kommunikoivat suoraan ympäristön kanssa, jolloin malli on hajotettu moniin kompleksisiin osiin.

    Mallia määriteltäessä sisääntulomuuttujien valinnalla on suuri merkitys. Kompleksissa järjestelmissä muuttujien määrä on erittäin suuri ja huonosti valitusta rajallisesta joukosta sisääntuloja ja näiden riippuvuuksista voidaan päästä hyvinkin erilaisiin ja ristiriitaisiin tulkintoihin. Systeemin epälineaarisuuksista voidaan tehdä uusia huomioita, joita ei lineaarisesta mallista pystynyt näkemään.

    Jos ajatellaan ihmisiä toimijoina, tehtävät yhteiskunnassa jakaantuvat kunkin kykyjen ja kiinnostusten mukaan. Yksilöllisyydellä ei tässä ole merkitystä, koska jos joku ei tee hänelle sopivaa tehtävää, joku muu tekee sen. Yhteiskunnassa, jossa on ohjauksena raha, voidaan aina ajatella löytyvän työlle tekijöitä. Tällöin yksilön vapaata tahtoa voidaan pitää satunnaisilmiönä ja ympäristö määrittelee tämän yksilön tulevaisuuden. Tällainen yhteiskunta, samoin kuin yksittäisten toimijoiden tiedostava käsitys, muuttuvat jatkuvasti, mutta populaation ollessa niin suuri, yksittäiset muutokset ovat pieniä, jolloin muutokset eivät ole nopeasti havaittavissa.

    — Jarkko

    • eri lajit ovat toisistaan pidemmällä aikavälillä tilastollisesti riippumattomia

      – Jaa, eihän se näin ole, ainakaan evoluution alkuvaiheessa, kun ekologisia lokeroita ei vielä ole löytynyt, ja lajit kilpailevat samoista resursseista.

      Yhteiskunnassa, jossa on ohjauksena raha

      – Tähän voisi tietenkin kommentoida että hyvinvointiyhteiskunta pelaa vaarallista peliä, kun toimeentulo ei enää olekaan omasta yritteliäisyydestä kiinni!

      Heikki

    • Pohdinnoissasi on teräviä ajatuksia!

      Tällainen yhteiskunta, samoin kuin yksittäisten toimijoiden tiedostava käsitys, muuttuvat jatkuvasti, mutta populaation ollessa niin suuri, yksittäiset muutokset ovat pieniä, jolloin muutokset eivät ole nopeasti havaittavissa. [korostus lisätty]

      Petri

  • Hei,

    En vielä ehtinyt tutkia R-koodia läpi, mutta toivoakseni viikonloppuna ehdin katsoa tarkemmin.

    Aluksi joudun tunnustamaan pohdintojeni menevän irrallisemmiksi luennon loppua päin mentäessä.

    Luennolla otettiin varsin nopeasti esille kybereettisen mallin soveltaminen eri tilanteissa. En pitäisi mahdottomana kyberneettisten mallien olevan universaaleja ja pätevän eri prosessien välillä, jos löydetään vain sopivat muuttujat järjestelmästä.Tätähän fyysikot ja kemistit tekevät varsin hyvällä menestyksellä (periaatteessa tähän kuuluisivat matemaatikot, mutta heillä on täysi oikeus käyttää luomiaan järjestelmiään kuten haluavat).

    Järjestelmien kehittymisen tutkiminen evolutiivisesta näkökulmasta on hyvin mielekäs. Lähtökohtaisesti kaikki biologiset järjestelmät nykytietämyksen mukaan ovat olleet koko evoluution aikana toimivia kokonaisuuksia. Tietyllä tavoin minusta tuntuu, että tämä unohdettiin jossakin vaiheessa, mikä hidasti tieteitä paljon. Biologien tutkimustapaa on kritisoitu järjestelmällisyyden puutteesta aiemminkin (Y. Lazebnikin artikkeli Can a Biologist Fix a Radio? – or, What I Learned while Studying Apoptosis). Tämä toisi biologiaa paljon lähemmäs oikeaa tiedettä. Uskoakseni Theodosius Dobzhanskyn ajatukset tarjoavat sillan biologian ja kybernetiikan välillä.

    Puhuttaessa agenttien toiminnasta usealla eri tasolla (agentteja ja ”pääohjaaja”) näen oikeastaan tilanteen hieman toisin. Uskoakseni keskusohjaaja on alun perin ollut tavallinen agentti, joka on oppimisen myötä erilaistunut tekemään todella hyvää erottelua ympäristön antamien ärsykkeiden mukaan, ja reagoimaan oikein. Tätä voisi ajatella kontekstin tunnistamisena. Mikäli ympäristön mappaus muutettaisiin täysin erilaiseksi, niin jokin toinen agentti todennäköisesti veisi tämän erikoisaseman itselleen. Tässä oletin oppimisen jatkuvan jatkuvasti.

    Minun täytyy myöntää, että järjestelmän itsereguloituminen ympäristön kautta ei tullut ensimmäisenä mieleeni. Ensimmäisenä myönnettäkööt herää epäilys siitä minkälainen järjestelmä tästä muotoutuu ja voidaanko tätä käyttää vastaavalla tavoin kuin sisäisten kytkentöjen tapauksessa. Erityisesti tilanteet, joissa agenttien saamat ympäristön ärsykkeet ovat hyvin erilaisia, eivät tunnu intuitiivisesti selviltä.

    Ohjelmointikielien tulevaisuudesta visioitaessa mainittiin agenttipohjaisesta ohjelmointikielestä. Käytännössähän agenttipohjainen ohjelmointikieli loisi aivan uudenlaisen ohjelmointityylin. En ole myönnettäkööt aivan varma miten pitkälle tätä voi soveltaa. Käytännössä ”räikeimmät” piirteet voi oppia suoraan ympäristön tarjoamasta datasta bottom-up -oppimisella. Mutkikkaampien piirteiden ja uusien (abstraktio)tasojen oppiminen datasta kuitenkin menee jatkuvasti vaikeammaksi. Siksi en uskoisi toimisto-ohjelmiston syntyvän pelkillä esimerkeillä kovin helposti. Mikäli malliin lisätään tietynlainen huomio (top-down -biasointi), saatettaisiin päästä pidemmälle tässäkin.

    Luennolla mainittiin kyberneettien järjestelmien abstrakteista virtauksista (vapaa käännös..). Entropian ja järjestyksen ongelmasta on kirjoitettu hyvin paljon. Muistaakseni jossakin aiemmassa luentomuistiinpanossa mainitsinkin artikkelista Energy flow and the organization of life (Morowitz), jossa käytännössä kaikenlainen rakenne selitettiin sillä, että niiden muodostamat virtaukset tarjoavat entropialle nopean etenemistien. Tietyllä tavoin minusta informaatio tuntuu tässä yhteydessä samalta kuin imaginääriluvut: sitä ei oikeasti ole olemassa, mutta käsitteenä se on äärimmäisen kätevä. Joudun kyllä myöntämään, että koko Maapallon biosfääri heijastaa tätä suuretta, mikä kenties vie pohjan imaginäärisyysväitteeltäni…

    Luennolla pohdittiin datan ajallisia muutoksia ja sen vaikutuksia… hieman irrallisesti minulle tuli mieleen Bayesiläinen lähestymistapa. Bayesiläisittäin voitaisiin ajatella priorijakauman olevan nuorella yksiköllä varsin tasainen. Yksilön kasvaessa priorijakauma saa vaikutteita ympäristöstä, jonka seurauksena huomioitaisiin menneisyys. Ennustava jakauma tällöin ottaisi vanhemman yksilön tapauksessa vahvemmin huomioon mahdollisuuden epäonnistumiseen.

    Tämäkin menee nyt hieman sivuun itse aiheesta. Luennolla annettiin esimerkiksi ekonominen järjestelmä, joka koostuu älykkäistä toimijoista. Olen varsin pitkään pitänyt tietyllä tavoin jopa ihmeellisenä miten hyvin kvantitiointi rahaan toimii. Itse näen yhä tämän kvantitioinnin olevan vain jonkinlainen projektio myyjän voitto-odotuksista (tai henkilökohtaisesta suhteellisesta arvosta). Tietyllä tavoin uskoisin tämän olevan yksi syy nykyiseen lamaan.

    Puoluejärjestelmän toimivuudesta mainittiin myös luennolla. Olen samaa mieltä siitä, että tietynlainen puolueiden erikoistuminen olisi hyvästä. Joistakin asioista ollaan yhä eri mieltä, enkä uskoisi virkamiestyöryhmän kykenevän saamaan kunnollista päätöstä aikaan – etenkään, jos työryhmä koostuisi kaikkien puolueiden jäsenistä…

    — Nexton

    • Kiitos taas pitkästä pohdinnastasi!
      – Kyllä, juuri niin, avainasemassa kaiken kasautuvan kompleksisuuden ymmärtämisessä on rakentaa ”pohjalta alkaen”, sillä tavoin että jokainen askel on johdonmukainen eikä suurta laadullista hyppäystä tapahdu. Tavallaan, ensin on oltava äärimmäisen yksinkertainen ”elämä”, mielekäs periaate, joka alkaa monimutkaistua tasapainonsa varassa. On hyvin vaikeaa ajatella asiat uudelleen tässä perspektiivissä; sinä itsekin rupeat puhumaan enemmän tai vähemmän tietoisesti ”keskusohjauksen” tarpeesta ja kilpailevista agenteista … kun kuitenkin mielekäs organisoituminen + balansoituminen on saavutettava jo paljon ennen mitään näin monimutkaista ”tietoisuutta”. Kyberneettisen lähestymistavan etu on juuri se, että se vääjäämättömästi johtaa emergenttiin balansoitumiseen ja organisoitumiseen (joka tasolla) vaikka kukaan ei olisi ohjaamassa.

      Heikki

    • Puhuttaessa agenttien toiminnasta usealla eri tasolla (agentteja ja “pääohjaaja”) näen oikeastaan tilanteen hieman toisin. Uskoakseni keskusohjaaja on alun perin ollut tavallinen agentti, joka on oppimisen myötä erilaistunut tekemään todella hyvää erottelua ympäristön antamien ärsykkeiden mukaan, ja reagoimaan oikein. Tätä voisi ajatella kontekstin tunnistamisena. Mikäli ympäristön mappaus muutettaisiin täysin erilaiseksi, niin jokin toinen agentti todennäköisesti veisi tämän erikoisaseman itselleen. Tässä oletin oppimisen jatkuvan jatkuvasti.

      Totta, kalvolla 14 tarkoitetaankin nykyisten teknologioiden kehittymistä keskusjohtoisuudesta hajautettuihin ratkaisuihin, joissa tämä kyberneettinen lähestymistapa voi tulla hyödylliseksi. Luonnossa hajautuneisuus on lähtökohta, kuten kuvasit.

      Minun täytyy myöntää, että järjestelmän itsereguloituminen ympäristön kautta ei tullut ensimmäisenä mieleeni. Ensimmäisenä myönnettäkööt herää epäilys siitä minkälainen järjestelmä tästä muotoutuu ja voidaanko tätä käyttää vastaavalla tavoin kuin sisäisten kytkentöjen tapauksessa. Erityisesti tilanteet, joissa agenttien saamat ympäristön ärsykkeet ovat hyvin erilaisia, eivät tunnu intuitiivisesti selviltä.

      Ehkäpä ärsykkeiden erilaisuus voi toimia mittana sille, kuinka monta osajärjestelmää ja kerrosta ylipäänsä tarvitaan jotta kokonaisuudet voivat pysyä koossa. Jos pohdit luonnonjärjestelmien monimuotoisuutta, löydät useimmiten kuitenkin varsin yksinkertaisia ärsykkeitä eri tarkkuustasoilta, joita suodatetaan todella runsaslukuisten elementtien toimesta.

      Bayesiläisittäin voitaisiin ajatella priorijakauman olevan nuorella yksiköllä varsin tasainen. Yksilön kasvaessa priorijakauma saa vaikutteita ympäristöstä, jonka seurauksena huomioitaisiin menneisyys. Ennustava jakauma tällöin ottaisi vanhemman yksilön tapauksessa vahvemmin huomioon mahdollisuuden epäonnistumiseen.

      Tällä kurssilla on pidetty jakaumien käsittely varsin vähissä, mutta olisi toki syytä pohtia mikä matemaattinen yhteys on bayesiläisten ja kyberneettisten mallien välillä. Kyberneettisessä perusmallissa havainto xbar on suodatin phi kertaa residuaali ubar, joka puolestaan on data u vähennettynä sen implisiittisellä, kuluttavalla estimaatilla phi xbar. Adaptiiviset suodattimet phi toimivat siis samalla generatiivisena mallina, joten priorille, likelihoodille ja posteriorille voi löytyä vastine, erityisesti kun toimitaan todennäköisyyksien suhteiden logaritmisessa avaruudessa.

      Petri

  • Tällä luennolla tuli vastaan aika vahvoja ajatuksia ja niitä voisi hieman kommentoida. Vaikka evoluution testaus ei ole triviaalitaski, niin se on hyvin uskottava, elegantti ja ainoa selitys asioiden kululle. DNA on kuitenkin olemassa ja se voi muuttua helposti sekä luonnonvalinta on nähtävissä, joten tukea evoluutiolle riittää.

    Markkinatalouden keskeisenä elementtinä on hintamekanismi, mutta raha on periaatteessa tarpeeton. Hinnat voidaan ihan hyvin määrittää tavaroiden ja palveluiden vaihdantasuhteina ja ideaalisessa tapauksessa ei ole rahaa. Raha liittyy likviditeettiin, jolla on hyötyjä ja haittoja tehokkuuden suhteen. Mm. nykyisestä finanssikriisistä nähdään, että likviditeetin tuoma tehokkuus on kyseenalaistunut.

    Oletettavasti raha tekee muuttujien välisistä suhteista helpommin mitattavia, mutta se pitää sitten erottaa siitä ”oikeasta” rahasta, joka pyörii ”systeemin” sisällä. Hinnan esittäminen ei siis ole rahan ainoa rooli ja mielestäni tämä on ongelma. Vaikka yleensä kritisoinkin voimakkaasti intuition merkitystä, niin mielestäni liian varomaton rahan roolin hyväksyminen voi johtaa metsään jo heti alkumetreillä. Lisäksi väitän, että rahaa käyttävän talouden mallinnus, jos se on mahdollista toteuttaa ilman rahaa, pystyy kuvaamaan talouden kehitystä paremmin kuin ne mallit, joissa käytetään rahaa. Päivän syvärakennepohdinnat riittänevät.

    Pitkän aikavälillä tehottomuus katoaa, mutta itseäni kiinnostaa ehkä hieman enemmän myös edes jossain määrin realistinen lyhyen aikavälin eli 10-50 vuoden mallintaminen. Tätä lyhyempään aikaväliin mahtuu kaksi boom-bust sykliä (investointipankki JP Morganin johtajan Jamie Dimonin arvio) ja politiikka tekee toiminnasta vaikeasti mallinettavaa.

    — Ilari

    • – Nykyisen tieteellisen lähestymistavan tragedia on ehdoton verifioitavuuden / falsifioitavuuden vaatimus: ei evoluutiota voi todistaa, koska sitä ei voi toistaa. Sama koskee kaikkia evolutiivisia järjestelmiä. ”Elegantti”, ”intuitiivisesti oikea” selitys pitäisi voida hyväksyä, muuten kompleksisia järjestelmiä ei voida tarkastella ”tieteellisesti” mielekkäällä tavalla – tästä lisää luennossa 12.
      – Kyllä raha ON hyvä ja asioita yksinkertaistava työkalu. Jos nimittäin vertailtaisiin vain kaikkia tuotteita toisiinsa, uskoakseni voitaisiin saada aikaan epäkonsistentteja ketjuja … äänestysmenetelmiä tutkittaessa on törmätty kaikenlaisiin paradoksaalisiin ongelmiin. – Epäilet rahan universaalisuutta – mutta, kyllä, kaikella ON hintansa, vaikka kuinka oltaisiin olevinaan hyveellisiä!

      Heikki

  • Viidennellä luennolla pyrittiin yleistämään edellisellä luennolla esitettyjä malleja mm. ekologian ja ekonomian sekä poliittisten järjestelmien alueille. Jo aiemmilla luennoilla on mainittu esimerkiksi Neuvostoliiton pyrkimyksestä soveltaa kybernetiikkaa valtion ohjaamiseen, joten idea kybernetiikan soveltamisesta poliittisiin järjestelmiin ei ole uusi, vaikkakin tavoitteet ja lähtökohdat nyt ovatkin huomattavasti erilaiset. Jos kybernetiikalla on näissä järjestelmissä jotain annettavaa, joko niiden suunnittelussa tai niiden toiminnan ennustamisessa, on se mielestäni hyvin mielenkiintoista..

    Esityksestä jäi mielestäni hieman epäselvyyttä sen suhteen mitä hyötyä yhteiskuntajärjestelmien sovittaminen kyberneettiseen malliin voisi tuoda. Esimerkiksi puolan ehdottama äänenpainojen suhteuttaminen väkiluvun neliöjuureen jäi hieman irralliseksi. Siksi googlasin hetimiten aiheesta ja löysin seuraavan artikkelin, jossa esitetään asia vähän toisin sanoin (ehkä vähemmän tämän kurssin sanastolla tosin) ja osoittautuu että tämä tapa painottaa ääniä takaa perjaatteessa oikeudenmukaisesti jokaisen EU kansalaisen äänelle saman painon.

    Periaatteessa samankaltainen puolueiden äänten (ts. edustuksen suuruuden)painottaminen myös eduskuntatasolla olisi samoin perusteltua. Tämä antaisi pienten puolueiden äänille nykyiseen verrattuna enemmän kuuluvuutta ja saattaisi auttaa tuomaan valtavirrasta poikkeavia mielipiteitä enemmän esille.

    Kuitenkin ne tahot joiden valtaa tällainen uudistus söisi ovat niitä isoja tahoja joilla on paljon valtaa ja jotka eivät tietenkään ole halukkaita luopumaan siitä. Näinollen vaikuttaa epätodennäköiseltä että tällaisen systeemin kehitys kulkisi kohti kyberneettisempää. Ollaan tavallaan juututtu johonkin stabiiliin tilaan, lokaaliin minimiin, joka kuitenkaan ei ole globaali.

    Nyt talouskriisin aikana saadaan myös nähdä ettei pelkkä itsekkäiden agenttien toiminta ja neliöjuuriin verrannolliset äänenpainot (USA:ssa, missä on tämän kriisin lisäksi vielä George W. Bushista toipuminen menossa) välttämättä takaa sitä että hyviä päätöksiä tehdään. Sensijaan voidaan ehkä päästä havainnoimaan tällaisen järjestelmän palautumiskykyä käytännössä.

    Poland’s square-root-ness:

    http://www.voxeu.org/index.php?q=node/262

    — fantti

Kirjoita pohdinta

Vapaaehtoisia lisätietoja jotka eivät tule julkisesti näkyviin.
Kiitos! Viestisi näkyy ylläpidon toimien jälkeen.