Ты тупой, вопрос исчерпан уже очень давно, и я не понимаю, почему я тут до сих пор терплю ваше здесь нахождение

Так как админ тут ты, а не я, пойду отсюда я

А ты острый, ага.
До свидания, никто ж не держит.

Кстати, книжка Marletto (вдруг у кого нет): https://yadi.sk/i/FmgbPkL_3jJ4MA

Ни компьютер не может рассуждать так же, как математик

Потому что у математика есть душа?)

Потому, что у математика есть гормоны, тело и груда народу вокруг с наличием и без коронавируса. И вообще, человек 16 часов в сутки непрерывно получает поток информации в 8к/25Гц/HDR. А «модельный компьютер» работает сам с собой, будучи даже от интернетов отключён.

ну пока действительно не может. хоть и кажется что научим

Потому, что математика способна описать систему в ограничениях без переспецификации.

Точнее, даже *множество* систем.

Когда же код это уже конструирование конкретной системы со всеми деталями реализации.

Разогрей их своим горячим телом

> компьютер не может рассуждать так же, как математик

Даже если будет необходимое количество ресурсов — аппаратного обеспечения?

Мы не можем сколько-то убедительно доказать, что даже с ресурсами, компьютер сможет рассуждать так же, ка кматематик.
И есть относительно убедительные доводы в пользу того, что не сможет.
Единственный довод тут, это что мы бы могли провести полное моделирование человеческого мозга и обучение его по тем же "процедурам".
Но и тут, не уверен, что до достаточной степени мозг изучен, чтоб можно было как утверждать про одинаковость, так и вообще надеяться хоть на какой-то успех.

Я бы сказал, вопрос в том, что такое "рассуждать". Машина Тьюринга по построению моделирует один очень частный специфический и "неестественный" (ему людей требуется обучать, и всё равно они сбиваются) способ рассуждений. А именно — переписывание строчек символов по правилам.

Так что если мы определяем "рассуждения" как то, что делает МТ, то да, люди и компьютеры производят одинаковые рассуждения, а вся остальная высшая нервная деятельность человека (и прочих млекопитающих) — просто НЕ рассуждения по определению.

Тем не менее, лично я имел опыт невербальных рассуждений в смысле получения вывода из посылок без вербализации как первых, так и последнего. Т.е. это не рассуждения в смысле МТ. Можно ли их промоделировать на МТ? Скорее всего, да, но это то же самое, что моделировать квантовые вычисления на МТ — просто моделирование, а не "настоящий" процесс.

Современная эпистемология работает не так. Computer science — это естественная наука. В естественной науке может быть какая-то догадка, но она не может быть "доказана" или "подтверждена". Она может быть только опровергнута/фальсифицирована. Поэтому нельзя говорить "не можем сколько-то убедительно доказать ... есть убедительные доводы в пользу того, что не можем" (как будто речь идёт о математическом доказательстве того, что не можем доказать).

Да, это контринтуитивно, но это и есть современная попперианская эпистемология. А когда речь идёт об эксперименте, то эксперименты тоже не доказывают, а опровергают (и поэтому нужно минимум две теории, чтобы говорить об эксперименте: должна быть как минимум одна теория, которую эксперимент опровергнет. А оставшаясь не будет "подтверждена", она просто останется).

Я философию так и не выучил даже в объёме кандидатского минимума, но уже из тех обрывков которые видел понятно, что "попперианская эпистемология" — уже давно не "современная".

Я предполагаю, что Вам хорошо известны "нюансы" "реальной" эпистемологии науки, но пишите Вы какие-то сильно упрощённые тезисы, которые покрывают только самую верхушку айсберга.

Ну вот нет. В существенной мере распространены как раз мнения о философии науки (типа "теории выводятся из данных эксперимента"), которые глубоко допопперианские. Из современности (21 век) в попперианство было добавлено то, что теории в расчёт принимаются только объяснительные (контрфактуально сформулированные, книжка Марлетто как раз это подчёркивает, об этом пишет всё время Pearl, объяснения — это про причины и следствия), а у Поппера в зачёт шли "любые новые идеи". Оказалось, что ни разу не любые, но это были работы Pearl где-то 2009 года (второе издание его научной книжки, а широкой публике эти идеи стали известны в 2018 году, до этого были только профессиональные обсуждения).

Это всё очень практично, ибо обсуждается сегодня в кругу занимающихся explainable AI — и там как раз стоит вопрос того, что может математик и что может компьютер. Так, чистая нейронная сетка (даже языковая модель) пока не может порождать контрфактуальные объяснения, поэтому к научному творчеству текущих алгоритмов как раз большие вопросы. Контрфактуальность в формулировках теории вполне вычислима, но по линии generative и evolution алгоритмики (творчество, похоже, невычислимо, а обязательно включает в себя догадку, порождаемую каким-то шумом — генератором случайных чисел. Со всей сопутствующей дискуссией про "хорошие генераторы случайных чисел", которые оказываются все физичны, а не алгоритмичны).

Мне кажется, речь была про Байеса и то, что наука - частный случай его теоремы, а Поппер тоже.

И что нет опровержений, а есть evidence.

И его можно наращивать.

>современная
>попперианская

Ну и "убедительно доказать" - это когда много эвиденс.