Но это вроде всем очевидно, не только Дойчу

Шо, и математика?
В принципе, вполне согласуется с высказываниями г-на Левенчука

Продолжу цитировать:

Ошибку Зенона повторяли и в случае с другими математическими
абстракциями. В общих чертах, она заключается в том, что
абстрактный признак путают с одноименным физическим. Поскольку
можно доказать теоремы о математическом признаке, которые имеют
статус абсолютно необходимых истин, можно ошибочно предположить
наличие априорного знания о том, что законы физики должны
говорить о соответствующем физическом признаке.

Таким образом, вычисление или доказательство – это физический
процесс, в котором такие объекты, как компьютер или мозг, физически
моделируют или воплощают абстрактные сущности, как, например,
числа или уравнения, и имитируют их свойства. Это наше окно в мир
абстрактного. И оно действует, потому что мы используем такие
сущности лишь при наличии разумных объяснений, говорящих, что
абстрактные свойства действительно воплощаются в соответствующих
физических переменных применяемых объектов.

Математика характеризуется тем, как в ней
используются доказательства, равно как естественная наука – тем, как
в ней используется экспериментальная проверка; но в обоих случаях
ни то, ни другое не является целью исследования. Цель математики –
понять, то есть объяснить, абстрактные сущности. Доказательство –
это главным образом средство для исключения ложных объяснений, а
иногда оно также обнаруживает математические истины, требующие
объяснения. Но, как и все области, в которых возможен прогресс,
математика ищет не случайные истины, а разумные объяснения.

Красивое?

Так это вообще ни на что не отвечает

И вообще по содержанию эквивалентно  "жизнь это вам не книжки"

А вы продоёте фракталов?

>> Но нельзя вывести из этой «теории треугольников» некое представление о том, на какой угол вы повернетесь, если обойдете замкнутый контур, состоящий из трех прямых линий.

> Чего???

Если вы пойдёте рядом с Землёй по треугольнику, то сумма углов там будет больше 180 градусов, ибо Земля искривляет пространство-время. Евклидова геометрия приблизительно описывает то, что творится с реальными углами и линиями вокруг Земли, а вокруг квазаров описывает так и вообще очень плохо.

Это верно и для любых других отношений между математическими объектами и их поведением и физическими объектами и их поведением.

И вот ещё кусочек цитирования (там в том числе и о неинтересности невычислимости/неразрешимости, я это "фантастикой" называю):

Доказательство – вычисление, которое при наличии теории о
том, как работает компьютер, на котором оно выполняется,
устанавливает истинность некоего абстрактного утверждения.
Доказательство – это
физический процесс: является ли математическое утверждение
доказуемым или нет, разрешимым или нет, зависит от законов физики,
определяющих, какие абстрактные сущности и отношения
моделируются физическими объектами. Аналогично является ли
задача или структура простой или сложной зависит от того, каковы
законы физики.

Разница между математической задачей и математической проблемой (можно доказать, что задача не решаема в принципе, а проблема будет решена). Таким образом, я предполагаю, что в математике, так же как в
науке и в философии, если вопрос представляет интерес, то проблему
можно решить. Согласно фаллибилизму мы можем заблуждаться
относительно того, что интересно. Поэтому из данной гипотезы
вытекают три следствия. Первое заключается в том, что
принципиально неразрешимые задачи также принципиально
неинтересны. Второе – в том, что в конечном счете различие между
интересным и скучным – это не вопрос субъективного вкуса, а
объективный факт. А третье следствие говорит, что интересная
проблема, состоящая в том, почему любая интересная проблема
разрешима, и сама разрешима. На настоящий момент мы не знаем,
почему кажется, что законы физики тонко настроены; мы не знаем,
почему существуют различные формы универсальности (хотя нам
известно о многих связях между ними); мы не знаем, почему
устройство мира поддается объяснению. Но в конце концов мы все это
узнаем. И когда это случится, то останется еще бесконечно много
явлений, требующих объяснения.

Да, проповеди в этой книге тоже хватает.

Не без этого, да. Но:
а) проповеди такие — это ведь тоже догадки. Какие-то и опровергнуть не удастся, тогда кто первым догадался, того и тапки.
б) все эти книжки (и книжка Перла, и книжка Стенли, и книжка Домингоса, и книжки Дойча и Марлетто) это попсовые пересказы вполне нормальных научных результатов, по которым есть статьи, изложенные строго.

В AI пытались привить стандарт, по которому для каждой публикации должен быть ещё и код с данными, и блог-пост с попсовым изложением "зачем это делали, и что с этим делать". Вот эти книжки — это аналог постов в блоге, только поскольку там довольно обширные результаты, и посты обширные, на несколько сотен страниц каждый )))

Перла и Домингоса тоже читал. И статьи и пересказы. Но из всех троих  доверие к эпистемологии у  меня есть   только в случае Перла.

Дойч например очевидно предвзято строит свою картину мира где рисует человечеству прекрасное будущее полное решения интересных проблем. Классический случай "если у тебя есть только молоток то всё выглядит как гвозди"

В плане эпистемологии они все примерно согласны друг с другом, но рассказывают разным языком. То есть у вас доверие к вероятностному языку Перла.

Домингос просто случайный мужик, к нему доверия не больше чем к случайному исследователю. Вряд ли он активно увлекался философией больше чем хоть даже и я сам. Или другой участник чата.

А вот Перл кажется в материале.

Опять же на мой непрофессиональный взгляд

Вот тут мы расходимся: я не считаю все эти рассуждения "философией". Тот же Домингос более чем "в материале", https://en.wikipedia.org/wiki/Pedro_Domingos (занимался machine learning, когда это было ещё не модно, много best paper awards). Он же не про философию писал, а в 2015 году про судьбы машинного обучения в целом (при этом уже прошло 6 лет, и после бурного взлёта deep learning опять обращают внимание на то, что не на все вопросы у deep neural networks есть ответы — опять материал Домингоса становится актуальным).

Это не философия, это совсем другое. Собственно, и "эпистемологию" я бы разбил на пару частей как минимум:
— исследования (вот тут фаллибилизм и Поппер)
— объяснения (вот тут как раз Перл)

Мы тут не касаемся почти объяснений, поэтому и Перл нерелевантен. Обсуждение идёт о том, что и как исследуется в computer science по сравнению с математикой и с физикой. При этом везде, конечно, результатом будут объяснения — этот факт выносим (вместе с Перлом и половиной Дойча) за скобки.

Ну я то последнее про эпистемологию говорил. Это раздел философии. Ту её часть которая на мой взгляд важна в этом вопросе вы  называете "машинкой типов". Академическая аналитическая философия во многом именно такие типовые разграничения для понятий и развивает. И даже талантливый исследователь который этим вопросом не занимался не будет уметь это от природы. На мой взгляд Дойч делает это недостаточно аккуратно рассуждая в принципе о метафизике.

Очень много отвечает на некоторые конкретные возражения которые он на его взгляд опровергает, но ничего не говорит о том как актуальная времени написания книги академическая эпистемология выглядит. А это в общем-то стандартное требование для публикаций, которое на научпоп разумеется не распространяется, но это заставляет счесть его человеком зашедшим на чужое поле.

Даже по содержанию его утверждений есть вопросы, он например не приводит примеров того как физические ограничения ограничивают нашу способность доказывать, не считая очевидного ограничения из-за размеров вычисляющих устройств и времени их работы. Но если все эти рассуждения были ради этого единственного примера то в них просто нет ценности. И я думаю он правда не знает ни одного другого примера, более того я думаю что другого примера и нет, и что он об этом знает.