хе-хе, интересное мнение... ))
(своё мнение не буду выражать столь ярко) ))

Но публика конечно своеобразная, хотя и не все, адекватные тоже есть.

Скажу в их оправдание такую вещь. )
Работ про мозг миллионы, работ про темы касающихся в той или иной мере сильный искусственный интеллект видимо не меньше.
Но СИИ/agi (сильного ИИ) нет. Значит большинство что-то не понимает. ☝️

Отрицанием "положительного" должно быть уже "меньше либо равно", что в предложенной системе представимо разве что неопределённостью. Однако, это неопределённость иного рода нежели "меньше либо равно" и "не равно". Короче, попытка совместить предикаты "равно" и "больше" обречена на провал, так как для полноты придётся ввести как минимум 2**3 логических значения:

- больше
- не-больше
- меньше
- не-меньше
- равно
- не-равно
- неопределено
- невозможно

@GabrielFallen , у вас есть свой канал? Мне интересно было бы взглянуть.

https://t.me/typeslife/14682

Я не могу ни подтвердить, ни опровергнуть это заявление... 😅

Наличие у меня канала is undecidable. 🤣

Есть ли название для языка “core term rewriting”? Что-то аналогичное тому, как некое “общее” подмножество SML и Ocaml называется либо ML, либо Core ML?

То есть, интересует, как у образованных людей называется нечто общее между Хаскелем, Мирандой, Клином и тп? Вот самое самое ядро, даже без статической типизации или с ней.

lambda calculi

Да

Вот тут я по следам наших дискуссий по поводу "строгой типизации" по сравнению с не очень строгой (хотя я понимаю, что для многих тут в чате типы если не строгие, то не типы. Но это не для всех так):
— Если не иметь каких-то начальных знаний о структуре мира, то потребуется гигантский объём данных для обучения
— Интеллект-стек -- это наш способ задания SoTA inductive bias для человека и компьютера
— Интеллект-стек нужен при недостатке данных/жизненного опыта, а не только компенсации малой вычислительной мощности
— Необходимость накопления знаний, управления конфигурацией интеллект-стека при его доработках
— Неудача формальных представлений интеллект-стека
— Представление знаний интеллект-стека в не очень строгом/полуформальном/уровня псевдокода виде в человеческой голове
— От строгости мы не отказываемся, но фронтир сейчас -- хорошие методы работы с нестрогими представлениями

https://ailev.livejournal.com/1598826.html

Нестрогие типы это же с неявными коэрсияии

В отличие от отсутствия типов, все коэрсии имеются статически

И мы можем узнать даже без отражения в синтаксисе, следуя лишь правилам коэрсии конкретного языка конкретные преобразования типов

Обучение это в целом переход от одного bias-а к другому. Но для того чтобы что-то могло воспринять ваш интеллект-стек там уже должен быть bias достаточно хороший чтобы [ДАННЫЕ УДАЛЕНЫ]

Ну вот разговор по линии коэрсии — это разговор по линии семантики, которая традиционно больше про знаки. Скажем, вот тоже линия обсуждения "неформальности семантики, не ухватываемой синтаксисом": https://markturner.org/blending.html

Но у меня в центре обсуждения inductive bias и форма его представления, чтобы натянуть его на максимальное число ситуаций. И я ссылаюсь на работы с нейронными сетями, которые по большому счёту отвязаны от языка даже (например, могут картинки или видео или аудио выучивать, а тексты заодно с ними).

Вы поглядите, поглядите текст.

да, конечно должен быть достаточно хороший bias, и я знаю людей, с которыми я вполне могу такое обсуждать (которые и в классические онтологии ходили, и в нейросети ходили, и содержимое текущего стека знают, ибо ОдО читали). Так что всё в порядке.

Я сюда запостил, ибо всё-таки в тексте ссылаюсь на происходившее в этом чате некоторое время.

Нейросетки тупиковое направление.

Это примерно как с помощью нейросеток пытаться спроектировать винду или микрос офис.
Это низкоуровневое обучение. Условно типа драйверов.

Это низковисящие плоды. Брутфорс с хаками. Случ поиск в сочетании долей оптимизации