Some philosophers hold that it would be impossible for us to do something actively if the physical world were causally closed, i.e., if in the physical world all events were caused by other physical events if they are caused at all. The reason for this view is that these philosophers adhere to what I call the traditional picture of action. Recently, Martine Nida-Rümelin tried to defend this picture by phenomenological considerations. According to the traditional picture a behavior can only count as something an agent does actively if it is ultimately caused by the agent in an agent-causal way. In this paper I adduce three arguments against agent causation: (1) We do not really understand what agent causation is. (2) If agent causation were real, we would be confronted with the strange fact that human agents can only cause certain tiny events in the brain. (3) There is no empirical evidence that agent causation is real. In the last part of my paper I present an alternative account of the difference between what agents do actively and what is done to them., Někteří filosofové se domnívají, že by bylo pro nás nemožné něco aktivně činit, kdyby byl fyzický svět kauzálně uzavřen, tj. Kdyby byly všechny události způsobeny jinými fyzickými událostmi, kdyby byly ve fyzickém světě způsobeny vůbec. Důvodem tohoto názoru je, že tito filozofové dodržují to, čemu říkám tradiční obraz jednání. Nedávno se Martine Nida-Rümelin pokusila tento obraz obhájit fenomenologickými úvahami. Podle tradičního obrazu se chování může počítat pouze jako něco, co agent dělá aktivně, pokud je nakonec způsobeno agentem v kauzálním způsobu. V tomto příspěvku uvádím tři argumenty proti příčinám agenta: (1) Opravdu nechápeme, co je to příčina agenta. (2) Pokud byla příčinná souvislost agenta skutečná, byli bychom konfrontováni s podivnou skutečností, že lidští agenti mohou v mozku způsobit jen určité drobné události. (3) Neexistují žádné empirické důkazy, že příčinná souvislost agentů je skutečná. V poslední části mé práce uvádím alternativní popis rozdílu mezi tím, co agenti aktivně dělají a co se s nimi děje., and Ansgar Beckermann
The design and evaluation of algorithms for adaptive stochastic control of the reservoir function of a water reservoir using an artificial intelligence method (learned fuzzy model) are described in this article. This procedure was tested on the Vranov reservoir (Czech Republic). Stochastic model results were compared with the results of deterministic management obtained using the method of classical optimisation (differential evolution). The models used for controlling of reservoir outflow used single quantile from flow duration curve values or combinations of quantile values from flow duration curve for determination of controlled outflow. Both methods were also tested on forecast data from real series (100% forecast). Finally, the results of the dispatcher graph, adaptive deterministic control and adaptive stochastic control were compared. Achieved results of adaptive stochastic management were better than results provided by dispatcher graph and provide inspiration for continuing research in the field.