Book Chapter by Orly Stettiner
טכנולוגיות למידה בהשכלה הגבוהה בישראל, 2022
הדרישה ההולכת וגוברת בעולם לאנשי מקצוע בתחום מדעי הנתונים ובינה מלאכותית הובילה בשנים האחרונות לפ... more הדרישה ההולכת וגוברת בעולם לאנשי מקצוע בתחום מדעי הנתונים ובינה מלאכותית הובילה בשנים האחרונות לפיתוחם של עשרות קורסים מקוונים מרובי משתתפים (MOOC) במדעי המחשב ובמדעי הנתונים. אחת המיומנויות המרכזיות הנדרשות בתחומים אלו היא תכנות בשפות שונות כגון פיית'ון, ג'אווה ו-C . הוראה ולמידה של תכנות היא משימה מורכבת, והדרך הטובה ביותר לרכישה ולהפנמה של המושגים והמיומנויות היא באמצעות תרגול מתמשך של טכניקות והתנסות עצמית בכתיבת קוד.
מתן משוב מיידי, תכוף ורלוונטי ללומדים הוא חלק מהותי בתהליך הלמידה, המציב אתגר משמעותי בפני מפתחי הקורסים– שילוב והטמעת כלים מתאימים שיאפשרו בדיקה והערכה דינמית ואוטומטית של ביצועי הלומדים ומתן משוב מיידי וממוקד בהתאם, תוך מזעור הצורך במעורבות ידנית של עוזרי הוראה. שימוש בכלים ממוחשבים לבדיקת משימות תכנות ולמתן ציונים ומשוב ללומדים מאפשר חיסכון בכוח אדם וייעול ניכר בזמן העבודה של סגל הקורס. תועלות נוספות כוללות: יצירת סביבה נוחה לתרגול עצמאי; איסוף נתונים מפורטים על פעילות הלומדים, שיאפשר בהמשך פרסונליזציה והתאמת מסלולי למידה אישיים; הערכה פורמטיבית, עקבית ואובייקטיבית, ללא הטיות; ועוד. מובן שלצד התועלת הרבה יש גם אתגרים רבים, טכנולוגיים ואחרים, הכרוכים בשימוש בכלים כאלו: אבטחת סביבת הקורס, גמישות, עיצוב משוב משמעותי ואיכותי, אינטגרציה מערכתית ועוד.
לאור הביקוש הגובר פותחו בשנים האחרונות מערכות מקוונות (חלקן חינמיות ובקוד פתוח, אחרות מסחריות), שמאפשרות עיצוב מטלות תכנות ובדיקה אוטומטית שלהן. בפרק זה נציג את סוגיית ההערכה האוטומטית (automated grading and assessment) ואת הגישות השונות שהוצעו בספרות, בהתייחס לשילוב הפוטנציאלי של מטלות תכנות בקורסים מקוונים מרובי משתתפים. נסקור חלק מהפתרונות הקיימים, בדגש על כלים המדווחים בספרות כמשולבים בפועל בקורסים קיימים ובפרט בפלטפורמת קמפוס IL, לאור היותה הפלטפורמה הלאומית שעליה מפותחים כעת קורסים אקדמיים רבים בישראל, כחלק מהמאמץ לענות על צורכי השוק הגוברים בתחומים אלו.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Computing and Philosophy: Selected Papers from IACAP 2014, 2014
Computer simulations constitute a significant scientific tool for promoting scientific understand... more Computer simulations constitute a significant scientific tool for promoting scientific understanding of natural phenomena and dynamic processes. Substantial leaps in computational force and software engineering methodologies now allow the design and development of large-scale biological models, which – when combined with advanced graphics tools – may produce realistic biological scenarios, that reveal new scientific explanations and knowledge about real life phenomena. A state-of-the-art simulation system termed Reactive Animation (RA) will serve as a study case to examine the contemporary philosophical debate on the scientific value of simulations, as we demonstrate its ability to form a scientific explanation of natural phenomena and to generate new emergent behaviors, making possible a prediction or hypothesis about the equivalent real-life phenomena. 9.1 Introduction Computer simulations constitute a significant scientific tool for promoting scientific understanding of natural phenomena and dynamic processes in diverse disciplines, including biology. The need of culling significant knowledge and insights from vast amounts of empirical data, generated in recent decades about biological molecules and the millions of interactions among them, has promoted the development of innovative sophisticated computational methods and helped form new interdisciplinary research fields. A group of researchers have developed over the last decade a computational approach termed Reactive Animation (RA) for simulating complex biological systems (Vainas et al. 2011). The dynamic characteristics of the biological objects are described based on cellular and molecular data collected from lab experiments. These data are integrated bottom-up by computational tools and methods to create a comprehensive, dynamic, interactive simulation (with front-end animated
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Thesis Chapters by Orly Stettiner
מודלים ממוחשבים, שהיישום הדינמי שלהם הוא "סימולציה", מהווים כלי מדעי משמעותי, המשמש לקידום הבנה מ... more מודלים ממוחשבים, שהיישום הדינמי שלהם הוא "סימולציה", מהווים כלי מדעי משמעותי, המשמש לקידום הבנה מדעית של תופעות טבע ותהליכים דינמיים בתחומי- ידע מגוונים, שאחד הבולטים בהם הוא המחקר הביולוגי. כמויות אדירות של נתונים אמפיריים, שהופקו בעשורים האחרונים אודות מולקולות ביולוגיות ומיליוני קשרי הגומלין ביניהן אפשרו לביולוגים להתחיל לשאול שאלות שלא ניתן היה לשאול קודם לכן, אודות הארגון, הבקרה והדינאמיקה של מערכות ביולוגיות מורכבות. הצורך בהפקת ידע משמעותי ותובנות ביולוגיות מתוך העושר העצום של הנתונים הוליד שיטות חישוביות חדשניות ותחומי מחקר בין-תחומיים מגוונים, כגון ביואינפורמטיקה, ביולוגיה מערכתית וחיים מלאכותיים. חיים מלאכותיים הוא התחום העוסק בחקר תהליכים דמויי חיים או בשיטות ליצירת התנהגויות, שניתן לפרשן כדמויות-חיים. ביולוגיה מערכתית היא התחום החוקר את הארגון של ואת קשרי הגומלין בין מרכיבים שונים של המערכות הביולוגיות, במטרה לפענח את האופן בו הם גורמים לתפקוד הקולקטיבי ולהתנהגות המערכתית הגלובלית. בשל המורכבות העצומה של מערכות ביולוגיות, דורש סוג כזה של הבנה שימוש במודלים ממוחשבים מתוחכמים ודינמיים. קפיצות משמעותיות בכוח החישוב ובמתודולוגיות של הנדסת תוכנה מאפשרים כיום תכנון ופיתוח של מודלים ביולוגיים רחבי היקף, שבשילוב כלי גרפיקה מתקדמים נדמים ריאליסטיים במידה רבה.
המבנים הביולוגיים החיים (אותם מקובל לחלק לרמות ארגון היררכיות, החל מהרמה הכימית-גנטית, דרך הרמה המולקולרית אל התאים, הרקמות, האיברים, האורגניזמים והלאה אל האוכלוסיות והמערכת האקולוגית) מייצגים באופן מובהק את רעיון האמרגנטיות (emergence .(כל רמת ארגון מייצגת שלם, שתכונותיו (הפונקציונאליות, המבניות וההתנהגותיות) נובעות מתוך התכונות והאינטראקציות שמתקיימות ברמות ארגון נמוכות יותר, אך לא ניתנות להסבר פשוט באמצעות רמות אלו. לפי הגישה ההוליסטית- מערכתית, העומדת בבסיס המחקר הביולוגי המודרני, רק התייחסות אינטגראלית למכלולים מורכבים מאפשרת הבנה אמיתית שלהם וכן זיהוי היווצרות אמרגנטית (הגחה) של תכונות מערכתיות, שאינן ניתנות לחיזוי או לצפייה ברמות היררכיות נמוכות יותר. היותן של המערכות הביולוגיות דינמיות, בעוד שהנתונים הנגזרים מניסויי מעבדה הם ברובם סטטיים, מחייב שימוש בסימולציות, שתבצענה אינטגרציה של הנתונים לכלל שלם משולב, מקבילי, רב שכבתי ודינאמי (ולרוב גם אינטראקטיבי), בכדי לאפשר הבנה והפקת מידע בעל ערך.
בשנים האחרונות ישנה התעוררות בקרב פילוסופים של המדע, המבקשים להבין ולהנהיר את התפקיד שממלאות הסימולציות במתודה המדעית ואת מעמדן האפיסטמולוגי בתוך המרחב המוגדר על ידי התיאוריה, המודל והניסוי המדעי. האם סימולציות הן בפשטות מודלים מדעיים, המיושמים על גבי מחשב דיגיטלי, או שהן מייצגות אפשרויות חדשות בתהליך החקר המדעי, כאלו המסוגלות להוליד ידע חדש? האם ניתן להתייחס אליהן כאל ניסוי מדעי לכל דבר, שיכול לאשש השערות תיאורטיות ברמת אמינות גבוהה ולחזות תוצאות חדשות, שתיבדקנה לאחר מכן במעבדה? הדיון הפילוסופי העכשווי במשמעותם של מודלים מדעיים ושל סימולציות ממוחשבות יוצג באופן מקיף, תוך שימת דגש על ההקשר לסוגיית ההסבר המדעי. כמו כן תידון לעומק משמעותו הפילוסופית והמעשית (בהקשר לאפשרות היישום הממוחשב) של מושג ה"אמרגנטיות".
במחקר המוצג אני מבקשת להעשיר את הדיון העכשווי בשאלת הערך המדעי של מודלים ממוחשבים בשני מובנים עיקריים: יכולתם להוות הסבר מדעי לתופעות ויכולתם לייצר (באופן ממוחשב) תופעות חדשות, אמרגנטיות, ומתוך כך לחזות ולשער השערות בנוגע לתופעות השקולות להן במציאות. הדיון מתבצע דרך התבוננות מעמיקה בשלושה מקרי בוחן מן העת הזאת – סימולציות מחשב בקנה מידה חסר תקדים של מערכות ביולוגיות מורכבות – במטרה להציע כיוונים חדשים בדיון חשוב זה. בניית סימולציות ממוחשבות כאלו דורשת המשגה ומיפוי של מונחים ביולוגיים בשפה הניתנת ליישום באמצעות אלגוריתמים, המבוססים על מונחים שונים בתכלית. אילוצים של חישוביות וארכיטקטורות חומרה מחייבים אידיאליזציות וקירובים, שמייצרים הפשטה משמעותית בנוגע לישויות הביולוגיות ולאינטראקציות ביניהן. הפשטה זו משפיעה בהכרח על ההיתר שניתן למדענים להסביר, לשער השערות ולהסיק מסקנות מתוך המודל אל ואודות המציאות הביולוגית.
ניתוח מקרי הבוחן הסתמך על פרסומים מדעיים של שלוש קבוצות מחקר מובילות בתחום במהלך העשור האחרון, שפיתחו מודלים ממוחשבים רחבי- היקף עבור: (1 (תהליכי התפתחות והתנהגות של אורגניזם (ואיברים בתוכו) באמצעות מערכת תוכנה הקרויה "אנימציה תגובתית". (2 (תהליכים אבולוציוניים, הגורמים להיווצרות תכונות מורכבות באוכלוסיה של אורגניזמים דיגיטליים, ו-(3 (תהליכי קרישת דם, כבסיס ליישום פיזיקלי- רפואי באמצעות ננו-רובוטים. ניתוח מקרי הבוחן כלל פענוח של תהליכי בניית המודלים, בחירת הכלים החישוביים, תרגום התופעות והישויות הביולוגיות לשפת הסימולציה, ובאופן כללי– החשיבה שהתקיימה "מאחורי הקלעים" ואפשרה לחוקרים להשיג את המטרות שהציבו לעצמם. המודלים הממוחשבים והדוגמאות הפרטניות שימשו אותי במחקר זה כבסיס להרחבת הדיון הפילוסופי העכשווי במעמד האפיסטמי של מודלים וסימולציות וביכולתם לשמש לצורך הסבר מדעי וליצירת חיזויים בעלי ערך מדעי, מבוססים על התרחשויות אמרגנטיות.
בהתבסס על מקרי הבוחן, אבחין בין מודלים מחוללי- תופעות למודלים מסבירי-תופעות, ואראה כי פיתוח סימולציה והרצתה עשוי להיות תהליך של יצירת ידע מדעי אמיתי, המאפשר הסבר מדעי לתופעה שאותה מתארת ומייצרת הסימולציה. לסימולציה יש "חיים" משל עצמה, שמתאפיינים במורכבות, ביצירתיות וביכולת חישובית אינטראקטיבית דינמית, העולה על חישוביות טיורינג סטנדרטית. תכונות אלו, כך אראה, בצירוף שיקולים שונים בתהליך הבניית הסימולציה וממשק-המשתמש שלה, מאפשרים היווצרות של תכונות והתנהגויות חדשות ובלתי צפויות, שעשויות להוות השערות במובן המדעי ולשמש בסיס לבחינה ולאישוש בהמשך. האבחנה, הקיימת בספרות, בין מודלים שנבנים מלמטה-למעלה לבין כאלו שנבנים מלמעלה-למטה היא לטענתי אבחנה פיקטיבית. ההבנה, ששני הכיוונים מתמזגים לידי תהליך שלם אחד, היא שעומדת בבסיס היכולת של הסימולציות לייצר תופעות אמרגנטיות ויחסי סיבתיות מורכבים, כלפי מעלה וכלפי מטה כאחד. תהליכי האימות והתיקוף שמתבצעים עבור סימולציות, התועלת והתרומה של המודלים לשיח המדעי בתחום והאמינות המצטברת של הטכניקות שבשימוש, הם שמקנים להם בסופו של דבר את אמינותם ומשמעותם המדעית.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Conference Papers by Orly Stettiner
ALIFE 14: Proceedings of the Fourteenth International Conference on the Synthesis and Simulation of Living Systems, 2014
Artificial Life relates to the study of lifelike processes or methods for generating behaviors th... more Artificial Life relates to the study of lifelike processes or methods for generating behaviors that may be interpreted as lifelike. ALife Computer simulations constitute a significant scientific tool for promoting scientific understanding of biological phenomena and complex natural dynamic processes. Significant leaps in computational force and software engineering methodologies now allow the design and development of large-scale biological models, which-when combined with advanced graphics tools-produce realistic biological scenarios. In some cases, these scenarios may reveal new scientific explanations and knowledge about real life phenomena. Three state-of-the-art simulation projects are examined in the context of the contemporary philosophical debate on the scientific value of simulations, as we demonstrate the ability of some of these simulations to generate new emergent behaviors, making possible the prediction or hypothesis about the equivalent modeled real-life phenomena. Various considerations in the construction process of the simulation and its user-interface allow the formation of new features and unexpected behaviors, which may serve as speculations in the scientific sense and as a basis for further laboratory research. Extended Abstract Computer models, whose dynamic application are termed "simulations", constitute a significant scientific tool for promoting scientific understanding of natural phenomena and dynamic processes in diverse disciplines, including biology. The emerging need of culling significant knowledge and insights from vast amounts of empirical data, generated in recent decades about biological molecules and the millions of interactions among them, has generated innovative sophisticated computational methods. Significant leaps in computational force and software engineering methodologies now allow the design and development of large-scale biological models, which-when combined with advanced graphics tools-may produce realistic biological scenarios, that reveal new scientific explanations and knowledge about real life phenomena. The living biological structures (which are commonly divided into hierarchical levels of organization, from the chemical-genetic level, through the molecular level to the cells, tissues, organs, organisms and on to populations and ecosystems), clearly represent the idea of Emergence. Each level represents a whole, whose functional, structural and behavioral properties are derived from properties and interactions that take place at lower levels of the organization, but cannot be simply explained by them. According to the holistic systematic approach, which underlies modern biological research, only an integrated view of complex entities allows their true understanding, as well as the detection of emergent novel features and behaviors, which cannot be predicted or viewed at lower hierarchical levels. The fact that biological systems are extremely dynamic, whereas data derived from laboratory experiments are mostly static, requires the use of simulations, to merge the data into an integrated whole, in a parallel, multi-layered, dynamic (and often interactive) manner, in order to allow scientists to yield valuable knowledge. In recent years there has been an awakening among philosophers of science, seeking to clarify the role played by simulations and their epistemological standing within the space defined by theories, models and scientific experiments, as well as the ability of simulations to scientifically explain real-world)). Following this contemporary philosophical debate, the model construction process is carefully examined for three state-of-the-art test cases, in order to determine its ability to generate novel emergent behaviors that make it possible to predict or make solid hypothesis about equivalent real-life phenomena. The selected test cases are computer simulations of unprecedented scale of complex biological systems, developed by three leading research groups and involved the development of sophisticated computer models and tools. Reactive Animation (RA). A group of researchers in Weizmann Institute (Israel) developed a computational approach termed Reactive Animation for simulating the developmental and behavioral processes of an organism (and organs within) (Vainas, Harel et al. 2011). The dynamic characteristics of the biological objects are described based on cellular and molecular data collected from real lab experiments. These data are integrated bottom-up by computational tools and methods to create a comprehensive, dynamic, interactive simulation (with front-end animated visualization) of biological systems behavior and development, in which the "simulationist" may intervene on-line and observe in-silico, on the artificial lifelike system, the effects of what may be considered as thought experiments. In particular, the RA system was reported to have revealed several unexpected emergent properties that were not overtly preprogrammed in the molecular and cellular data included ALIFE 14:
Bookmarks Related papers MentionsView impact
ECAL 2013: The Twelfth European Conference on Artificial Life, 2013
When Christopher Langton first coined the term "artificial life" and organized the first conferen... more When Christopher Langton first coined the term "artificial life" and organized the first conference of the nascent field in 1989, he envisioned that "We would like to build models that are so life‐like that they cease to become models of life and become examples of life themselves.” (Langton 1989). When Thomas Ray referred to his Tierra creatures four years later, he said: "These are not models of life, but independent instances of life" (Ray 1993).
Katherine Hayles, the American postmodern literary critic was startled by this vision and wondered how it was possible, in the late twentieth century, to "believe, or at least claim to believe, that computer codes are alive? And not only alive, but natural?" (Hayles 1996). The American philosopher of science Evelyn Fox Keller supported Hayles's view and generalized it into the linguistic domain (Keller 2002). In this paper we briefly describe Hayles and Fox-Keller's claims, which will follow by an extended examination of how the usage of language, visualization and analysis tools have continued to construct and shape the field of ALife in the decade since their articles were published. Through this inspection, we suggest that the extensive usage of biological terminology and tools may give researchers a false impression regarding the validity and scientific significance of the experiments involving artificial simulated "organisms".
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Proceedings of the 12th IAPR International Conference on Pattern Recognition, 1994
A new parametric model for excellent quality synthesis of English script in online systems is pre... more A new parametric model for excellent quality synthesis of English script in online systems is presented, which uses a fixed length letter segmentation. The script vertical and horizontal velocities are modeled as the impulse response of a 2D linear time-varying second-order system. An analysis-by-synthesis approach is proposed, in which the model's parameters are estimated by solving a nonlinear optimization problem. In addition, a statistical model for the ABC letters is presented, which is based on the parametric representation. This composite statistical and parametric model may be utilized in applications such as writer imitation, character recognition and writer identification.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Popular Science Papers (Hebrew) by Orly Stettiner
Galileo, Mar 2013
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, Nov 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, Oct 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, Jul 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, May 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, Apr 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, Mar 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, Feb 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Galileo, Jan 2012
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Industry-related Articles by Orly Stettiner
International Broadcast Engineer, Nov 1998
Bookmarks Related papers MentionsView impact
TVB Europe, May 1999
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Broadcast Engineering, Feb 1999
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Broadcast Engineering, Sep 1998
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Uploads
Book Chapter by Orly Stettiner
מתן משוב מיידי, תכוף ורלוונטי ללומדים הוא חלק מהותי בתהליך הלמידה, המציב אתגר משמעותי בפני מפתחי הקורסים– שילוב והטמעת כלים מתאימים שיאפשרו בדיקה והערכה דינמית ואוטומטית של ביצועי הלומדים ומתן משוב מיידי וממוקד בהתאם, תוך מזעור הצורך במעורבות ידנית של עוזרי הוראה. שימוש בכלים ממוחשבים לבדיקת משימות תכנות ולמתן ציונים ומשוב ללומדים מאפשר חיסכון בכוח אדם וייעול ניכר בזמן העבודה של סגל הקורס. תועלות נוספות כוללות: יצירת סביבה נוחה לתרגול עצמאי; איסוף נתונים מפורטים על פעילות הלומדים, שיאפשר בהמשך פרסונליזציה והתאמת מסלולי למידה אישיים; הערכה פורמטיבית, עקבית ואובייקטיבית, ללא הטיות; ועוד. מובן שלצד התועלת הרבה יש גם אתגרים רבים, טכנולוגיים ואחרים, הכרוכים בשימוש בכלים כאלו: אבטחת סביבת הקורס, גמישות, עיצוב משוב משמעותי ואיכותי, אינטגרציה מערכתית ועוד.
לאור הביקוש הגובר פותחו בשנים האחרונות מערכות מקוונות (חלקן חינמיות ובקוד פתוח, אחרות מסחריות), שמאפשרות עיצוב מטלות תכנות ובדיקה אוטומטית שלהן. בפרק זה נציג את סוגיית ההערכה האוטומטית (automated grading and assessment) ואת הגישות השונות שהוצעו בספרות, בהתייחס לשילוב הפוטנציאלי של מטלות תכנות בקורסים מקוונים מרובי משתתפים. נסקור חלק מהפתרונות הקיימים, בדגש על כלים המדווחים בספרות כמשולבים בפועל בקורסים קיימים ובפרט בפלטפורמת קמפוס IL, לאור היותה הפלטפורמה הלאומית שעליה מפותחים כעת קורסים אקדמיים רבים בישראל, כחלק מהמאמץ לענות על צורכי השוק הגוברים בתחומים אלו.
Thesis Chapters by Orly Stettiner
המבנים הביולוגיים החיים (אותם מקובל לחלק לרמות ארגון היררכיות, החל מהרמה הכימית-גנטית, דרך הרמה המולקולרית אל התאים, הרקמות, האיברים, האורגניזמים והלאה אל האוכלוסיות והמערכת האקולוגית) מייצגים באופן מובהק את רעיון האמרגנטיות (emergence .(כל רמת ארגון מייצגת שלם, שתכונותיו (הפונקציונאליות, המבניות וההתנהגותיות) נובעות מתוך התכונות והאינטראקציות שמתקיימות ברמות ארגון נמוכות יותר, אך לא ניתנות להסבר פשוט באמצעות רמות אלו. לפי הגישה ההוליסטית- מערכתית, העומדת בבסיס המחקר הביולוגי המודרני, רק התייחסות אינטגראלית למכלולים מורכבים מאפשרת הבנה אמיתית שלהם וכן זיהוי היווצרות אמרגנטית (הגחה) של תכונות מערכתיות, שאינן ניתנות לחיזוי או לצפייה ברמות היררכיות נמוכות יותר. היותן של המערכות הביולוגיות דינמיות, בעוד שהנתונים הנגזרים מניסויי מעבדה הם ברובם סטטיים, מחייב שימוש בסימולציות, שתבצענה אינטגרציה של הנתונים לכלל שלם משולב, מקבילי, רב שכבתי ודינאמי (ולרוב גם אינטראקטיבי), בכדי לאפשר הבנה והפקת מידע בעל ערך.
בשנים האחרונות ישנה התעוררות בקרב פילוסופים של המדע, המבקשים להבין ולהנהיר את התפקיד שממלאות הסימולציות במתודה המדעית ואת מעמדן האפיסטמולוגי בתוך המרחב המוגדר על ידי התיאוריה, המודל והניסוי המדעי. האם סימולציות הן בפשטות מודלים מדעיים, המיושמים על גבי מחשב דיגיטלי, או שהן מייצגות אפשרויות חדשות בתהליך החקר המדעי, כאלו המסוגלות להוליד ידע חדש? האם ניתן להתייחס אליהן כאל ניסוי מדעי לכל דבר, שיכול לאשש השערות תיאורטיות ברמת אמינות גבוהה ולחזות תוצאות חדשות, שתיבדקנה לאחר מכן במעבדה? הדיון הפילוסופי העכשווי במשמעותם של מודלים מדעיים ושל סימולציות ממוחשבות יוצג באופן מקיף, תוך שימת דגש על ההקשר לסוגיית ההסבר המדעי. כמו כן תידון לעומק משמעותו הפילוסופית והמעשית (בהקשר לאפשרות היישום הממוחשב) של מושג ה"אמרגנטיות".
במחקר המוצג אני מבקשת להעשיר את הדיון העכשווי בשאלת הערך המדעי של מודלים ממוחשבים בשני מובנים עיקריים: יכולתם להוות הסבר מדעי לתופעות ויכולתם לייצר (באופן ממוחשב) תופעות חדשות, אמרגנטיות, ומתוך כך לחזות ולשער השערות בנוגע לתופעות השקולות להן במציאות. הדיון מתבצע דרך התבוננות מעמיקה בשלושה מקרי בוחן מן העת הזאת – סימולציות מחשב בקנה מידה חסר תקדים של מערכות ביולוגיות מורכבות – במטרה להציע כיוונים חדשים בדיון חשוב זה. בניית סימולציות ממוחשבות כאלו דורשת המשגה ומיפוי של מונחים ביולוגיים בשפה הניתנת ליישום באמצעות אלגוריתמים, המבוססים על מונחים שונים בתכלית. אילוצים של חישוביות וארכיטקטורות חומרה מחייבים אידיאליזציות וקירובים, שמייצרים הפשטה משמעותית בנוגע לישויות הביולוגיות ולאינטראקציות ביניהן. הפשטה זו משפיעה בהכרח על ההיתר שניתן למדענים להסביר, לשער השערות ולהסיק מסקנות מתוך המודל אל ואודות המציאות הביולוגית.
ניתוח מקרי הבוחן הסתמך על פרסומים מדעיים של שלוש קבוצות מחקר מובילות בתחום במהלך העשור האחרון, שפיתחו מודלים ממוחשבים רחבי- היקף עבור: (1 (תהליכי התפתחות והתנהגות של אורגניזם (ואיברים בתוכו) באמצעות מערכת תוכנה הקרויה "אנימציה תגובתית". (2 (תהליכים אבולוציוניים, הגורמים להיווצרות תכונות מורכבות באוכלוסיה של אורגניזמים דיגיטליים, ו-(3 (תהליכי קרישת דם, כבסיס ליישום פיזיקלי- רפואי באמצעות ננו-רובוטים. ניתוח מקרי הבוחן כלל פענוח של תהליכי בניית המודלים, בחירת הכלים החישוביים, תרגום התופעות והישויות הביולוגיות לשפת הסימולציה, ובאופן כללי– החשיבה שהתקיימה "מאחורי הקלעים" ואפשרה לחוקרים להשיג את המטרות שהציבו לעצמם. המודלים הממוחשבים והדוגמאות הפרטניות שימשו אותי במחקר זה כבסיס להרחבת הדיון הפילוסופי העכשווי במעמד האפיסטמי של מודלים וסימולציות וביכולתם לשמש לצורך הסבר מדעי וליצירת חיזויים בעלי ערך מדעי, מבוססים על התרחשויות אמרגנטיות.
בהתבסס על מקרי הבוחן, אבחין בין מודלים מחוללי- תופעות למודלים מסבירי-תופעות, ואראה כי פיתוח סימולציה והרצתה עשוי להיות תהליך של יצירת ידע מדעי אמיתי, המאפשר הסבר מדעי לתופעה שאותה מתארת ומייצרת הסימולציה. לסימולציה יש "חיים" משל עצמה, שמתאפיינים במורכבות, ביצירתיות וביכולת חישובית אינטראקטיבית דינמית, העולה על חישוביות טיורינג סטנדרטית. תכונות אלו, כך אראה, בצירוף שיקולים שונים בתהליך הבניית הסימולציה וממשק-המשתמש שלה, מאפשרים היווצרות של תכונות והתנהגויות חדשות ובלתי צפויות, שעשויות להוות השערות במובן המדעי ולשמש בסיס לבחינה ולאישוש בהמשך. האבחנה, הקיימת בספרות, בין מודלים שנבנים מלמטה-למעלה לבין כאלו שנבנים מלמעלה-למטה היא לטענתי אבחנה פיקטיבית. ההבנה, ששני הכיוונים מתמזגים לידי תהליך שלם אחד, היא שעומדת בבסיס היכולת של הסימולציות לייצר תופעות אמרגנטיות ויחסי סיבתיות מורכבים, כלפי מעלה וכלפי מטה כאחד. תהליכי האימות והתיקוף שמתבצעים עבור סימולציות, התועלת והתרומה של המודלים לשיח המדעי בתחום והאמינות המצטברת של הטכניקות שבשימוש, הם שמקנים להם בסופו של דבר את אמינותם ומשמעותם המדעית.
Conference Papers by Orly Stettiner
Katherine Hayles, the American postmodern literary critic was startled by this vision and wondered how it was possible, in the late twentieth century, to "believe, or at least claim to believe, that computer codes are alive? And not only alive, but natural?" (Hayles 1996). The American philosopher of science Evelyn Fox Keller supported Hayles's view and generalized it into the linguistic domain (Keller 2002). In this paper we briefly describe Hayles and Fox-Keller's claims, which will follow by an extended examination of how the usage of language, visualization and analysis tools have continued to construct and shape the field of ALife in the decade since their articles were published. Through this inspection, we suggest that the extensive usage of biological terminology and tools may give researchers a false impression regarding the validity and scientific significance of the experiments involving artificial simulated "organisms".
Popular Science Papers (Hebrew) by Orly Stettiner
Industry-related Articles by Orly Stettiner
מתן משוב מיידי, תכוף ורלוונטי ללומדים הוא חלק מהותי בתהליך הלמידה, המציב אתגר משמעותי בפני מפתחי הקורסים– שילוב והטמעת כלים מתאימים שיאפשרו בדיקה והערכה דינמית ואוטומטית של ביצועי הלומדים ומתן משוב מיידי וממוקד בהתאם, תוך מזעור הצורך במעורבות ידנית של עוזרי הוראה. שימוש בכלים ממוחשבים לבדיקת משימות תכנות ולמתן ציונים ומשוב ללומדים מאפשר חיסכון בכוח אדם וייעול ניכר בזמן העבודה של סגל הקורס. תועלות נוספות כוללות: יצירת סביבה נוחה לתרגול עצמאי; איסוף נתונים מפורטים על פעילות הלומדים, שיאפשר בהמשך פרסונליזציה והתאמת מסלולי למידה אישיים; הערכה פורמטיבית, עקבית ואובייקטיבית, ללא הטיות; ועוד. מובן שלצד התועלת הרבה יש גם אתגרים רבים, טכנולוגיים ואחרים, הכרוכים בשימוש בכלים כאלו: אבטחת סביבת הקורס, גמישות, עיצוב משוב משמעותי ואיכותי, אינטגרציה מערכתית ועוד.
לאור הביקוש הגובר פותחו בשנים האחרונות מערכות מקוונות (חלקן חינמיות ובקוד פתוח, אחרות מסחריות), שמאפשרות עיצוב מטלות תכנות ובדיקה אוטומטית שלהן. בפרק זה נציג את סוגיית ההערכה האוטומטית (automated grading and assessment) ואת הגישות השונות שהוצעו בספרות, בהתייחס לשילוב הפוטנציאלי של מטלות תכנות בקורסים מקוונים מרובי משתתפים. נסקור חלק מהפתרונות הקיימים, בדגש על כלים המדווחים בספרות כמשולבים בפועל בקורסים קיימים ובפרט בפלטפורמת קמפוס IL, לאור היותה הפלטפורמה הלאומית שעליה מפותחים כעת קורסים אקדמיים רבים בישראל, כחלק מהמאמץ לענות על צורכי השוק הגוברים בתחומים אלו.
המבנים הביולוגיים החיים (אותם מקובל לחלק לרמות ארגון היררכיות, החל מהרמה הכימית-גנטית, דרך הרמה המולקולרית אל התאים, הרקמות, האיברים, האורגניזמים והלאה אל האוכלוסיות והמערכת האקולוגית) מייצגים באופן מובהק את רעיון האמרגנטיות (emergence .(כל רמת ארגון מייצגת שלם, שתכונותיו (הפונקציונאליות, המבניות וההתנהגותיות) נובעות מתוך התכונות והאינטראקציות שמתקיימות ברמות ארגון נמוכות יותר, אך לא ניתנות להסבר פשוט באמצעות רמות אלו. לפי הגישה ההוליסטית- מערכתית, העומדת בבסיס המחקר הביולוגי המודרני, רק התייחסות אינטגראלית למכלולים מורכבים מאפשרת הבנה אמיתית שלהם וכן זיהוי היווצרות אמרגנטית (הגחה) של תכונות מערכתיות, שאינן ניתנות לחיזוי או לצפייה ברמות היררכיות נמוכות יותר. היותן של המערכות הביולוגיות דינמיות, בעוד שהנתונים הנגזרים מניסויי מעבדה הם ברובם סטטיים, מחייב שימוש בסימולציות, שתבצענה אינטגרציה של הנתונים לכלל שלם משולב, מקבילי, רב שכבתי ודינאמי (ולרוב גם אינטראקטיבי), בכדי לאפשר הבנה והפקת מידע בעל ערך.
בשנים האחרונות ישנה התעוררות בקרב פילוסופים של המדע, המבקשים להבין ולהנהיר את התפקיד שממלאות הסימולציות במתודה המדעית ואת מעמדן האפיסטמולוגי בתוך המרחב המוגדר על ידי התיאוריה, המודל והניסוי המדעי. האם סימולציות הן בפשטות מודלים מדעיים, המיושמים על גבי מחשב דיגיטלי, או שהן מייצגות אפשרויות חדשות בתהליך החקר המדעי, כאלו המסוגלות להוליד ידע חדש? האם ניתן להתייחס אליהן כאל ניסוי מדעי לכל דבר, שיכול לאשש השערות תיאורטיות ברמת אמינות גבוהה ולחזות תוצאות חדשות, שתיבדקנה לאחר מכן במעבדה? הדיון הפילוסופי העכשווי במשמעותם של מודלים מדעיים ושל סימולציות ממוחשבות יוצג באופן מקיף, תוך שימת דגש על ההקשר לסוגיית ההסבר המדעי. כמו כן תידון לעומק משמעותו הפילוסופית והמעשית (בהקשר לאפשרות היישום הממוחשב) של מושג ה"אמרגנטיות".
במחקר המוצג אני מבקשת להעשיר את הדיון העכשווי בשאלת הערך המדעי של מודלים ממוחשבים בשני מובנים עיקריים: יכולתם להוות הסבר מדעי לתופעות ויכולתם לייצר (באופן ממוחשב) תופעות חדשות, אמרגנטיות, ומתוך כך לחזות ולשער השערות בנוגע לתופעות השקולות להן במציאות. הדיון מתבצע דרך התבוננות מעמיקה בשלושה מקרי בוחן מן העת הזאת – סימולציות מחשב בקנה מידה חסר תקדים של מערכות ביולוגיות מורכבות – במטרה להציע כיוונים חדשים בדיון חשוב זה. בניית סימולציות ממוחשבות כאלו דורשת המשגה ומיפוי של מונחים ביולוגיים בשפה הניתנת ליישום באמצעות אלגוריתמים, המבוססים על מונחים שונים בתכלית. אילוצים של חישוביות וארכיטקטורות חומרה מחייבים אידיאליזציות וקירובים, שמייצרים הפשטה משמעותית בנוגע לישויות הביולוגיות ולאינטראקציות ביניהן. הפשטה זו משפיעה בהכרח על ההיתר שניתן למדענים להסביר, לשער השערות ולהסיק מסקנות מתוך המודל אל ואודות המציאות הביולוגית.
ניתוח מקרי הבוחן הסתמך על פרסומים מדעיים של שלוש קבוצות מחקר מובילות בתחום במהלך העשור האחרון, שפיתחו מודלים ממוחשבים רחבי- היקף עבור: (1 (תהליכי התפתחות והתנהגות של אורגניזם (ואיברים בתוכו) באמצעות מערכת תוכנה הקרויה "אנימציה תגובתית". (2 (תהליכים אבולוציוניים, הגורמים להיווצרות תכונות מורכבות באוכלוסיה של אורגניזמים דיגיטליים, ו-(3 (תהליכי קרישת דם, כבסיס ליישום פיזיקלי- רפואי באמצעות ננו-רובוטים. ניתוח מקרי הבוחן כלל פענוח של תהליכי בניית המודלים, בחירת הכלים החישוביים, תרגום התופעות והישויות הביולוגיות לשפת הסימולציה, ובאופן כללי– החשיבה שהתקיימה "מאחורי הקלעים" ואפשרה לחוקרים להשיג את המטרות שהציבו לעצמם. המודלים הממוחשבים והדוגמאות הפרטניות שימשו אותי במחקר זה כבסיס להרחבת הדיון הפילוסופי העכשווי במעמד האפיסטמי של מודלים וסימולציות וביכולתם לשמש לצורך הסבר מדעי וליצירת חיזויים בעלי ערך מדעי, מבוססים על התרחשויות אמרגנטיות.
בהתבסס על מקרי הבוחן, אבחין בין מודלים מחוללי- תופעות למודלים מסבירי-תופעות, ואראה כי פיתוח סימולציה והרצתה עשוי להיות תהליך של יצירת ידע מדעי אמיתי, המאפשר הסבר מדעי לתופעה שאותה מתארת ומייצרת הסימולציה. לסימולציה יש "חיים" משל עצמה, שמתאפיינים במורכבות, ביצירתיות וביכולת חישובית אינטראקטיבית דינמית, העולה על חישוביות טיורינג סטנדרטית. תכונות אלו, כך אראה, בצירוף שיקולים שונים בתהליך הבניית הסימולציה וממשק-המשתמש שלה, מאפשרים היווצרות של תכונות והתנהגויות חדשות ובלתי צפויות, שעשויות להוות השערות במובן המדעי ולשמש בסיס לבחינה ולאישוש בהמשך. האבחנה, הקיימת בספרות, בין מודלים שנבנים מלמטה-למעלה לבין כאלו שנבנים מלמעלה-למטה היא לטענתי אבחנה פיקטיבית. ההבנה, ששני הכיוונים מתמזגים לידי תהליך שלם אחד, היא שעומדת בבסיס היכולת של הסימולציות לייצר תופעות אמרגנטיות ויחסי סיבתיות מורכבים, כלפי מעלה וכלפי מטה כאחד. תהליכי האימות והתיקוף שמתבצעים עבור סימולציות, התועלת והתרומה של המודלים לשיח המדעי בתחום והאמינות המצטברת של הטכניקות שבשימוש, הם שמקנים להם בסופו של דבר את אמינותם ומשמעותם המדעית.
Katherine Hayles, the American postmodern literary critic was startled by this vision and wondered how it was possible, in the late twentieth century, to "believe, or at least claim to believe, that computer codes are alive? And not only alive, but natural?" (Hayles 1996). The American philosopher of science Evelyn Fox Keller supported Hayles's view and generalized it into the linguistic domain (Keller 2002). In this paper we briefly describe Hayles and Fox-Keller's claims, which will follow by an extended examination of how the usage of language, visualization and analysis tools have continued to construct and shape the field of ALife in the decade since their articles were published. Through this inspection, we suggest that the extensive usage of biological terminology and tools may give researchers a false impression regarding the validity and scientific significance of the experiments involving artificial simulated "organisms".