Комментарии 2
Проблема в том что у единиц данных нет собственных личностей, они рассматриваются по связи как будто связь можно просто проследить и так научить. Это будет просто повторение сказанного как оно уже говорилось кем то как то что то, просто в другой конфигурации. Проблема "понимания машиной" лежит в Личности каждого понятия. Мы люди знаем что если задуматься об одном слове, то оно займёт всё мышление своим "телом", другими словами - если поставить любое слово на "престол незнания", то все слова станут служить этому слову. Машина это не знает, она отслеживает связи как таковые. Потому что ИИ пойман во власть одного тела, а исследует связь многих с многими. Он похож на слепого которого учат называть природу но не дают её почувствовать. Обучение машины борется с "личными впечатлениями машины" от белиберды "обезьяны-геометра". Одна надежда остаётся что математический фрактал языка выточит себе кристал сам.
Вы слишком эзотерически выражаетесь.
Во-первых, я не вижу оснований выделять компьютер с точки зрения средства изуения мышления. Ключевое отличие компьютера от всех других инструментов - необычайная гибкость и универсальность. Но эта универсальность основана на том, что компьютер работает с базовыми мат. операциями, на которых строится львиная доля познания мира человеком. И ценность компьютера имеется лишь человека.
Во-вторых, если исходить из максимы: понять - значит постоить мат. модель, то возникает вопрос о формализации математики. Но в этой задаче легко свалиться в бурбакизм, который не принесет ничего полезного для практики.
Поэтому я и хочу рассмотреть подход к информации более отвлеченно, чем компьютер и человек, как физическую сущность. Я не спорю, что вычислительные алгоритмы и языковые модели дадут и уже дали весьма ценные результаты. Но ситуация выглядит так, как если бы авиапроизводители заявляли, что разрабатывают телепортатор, но пока получается лишь самолет (хоть он и существенно лучше любого другого транспотра для своих задач, но телепорт авиаторы не разработают).
Размышления о мышлении