Глупости от профессора физика Рагнара Фьелланда - 2
предыдущая часть
Глупости от профессора физика Рагнара Фьелланда - 1
https://deep-econom.livejournal.com/676076.html
----------------------
Неявное знание.
1-4 абзацы. Неявное знание.
Идут экскурсы в историю и ссылки на древние авторитеты, чтобы показать, что существует явное и неявное знание.
Все достаточно грамотные люди знают это, особенно те, кто занимается проблемами искусственного интеллекта. Пример, для баз данных это обычное дело, например, число записей вв базе уже неявное знание. Не говоря уже о человеке.
Профессор начинает путать навыки и знания. Все по причине того, что он сам не знает что такое знание и не давал определения. Лучше бы вместо экскурсов в историю, дал определение, тогда бы можно было более предметно рассуждать.
Далее идут глупости про навыки и знания со ссылками на Поланьи (Полани)
***Позже Поланьи сформулировал эту мысль как «… мы можем знать больше, чем можем сказать » (Polanyi, 2009 , с. 4, курсив в оригинале).
Ну мы можем и сказать больше, чем знаем. Навыки и знания вещи разные и не обязано одно должно быть подмножеством другого. Чтобы грамотно разобрать вопрос надо дать определения, надо уточнить определения, а потом уже обсуждать. Профессор видимо этого не знает.
Знания можно классифицировать по разному зависит от целей классификации. Любая классификация условна. Каков критерий классификации, такова и сама классификация. Обычное дело.
Пример. Винда. Загружаем диспетчер задач, смотрим, что нам доступно для наблюдения. Перечень приложений запущенных, на другом уровне, можем посмотреть перечень процессов, еще уровнем ниже список служб. Разные уровни, разные процессы доступны для наблюдения. Обычное дело. А если нет вкладки "службы", то часть процессов будет недоступна для наблюдения. Будем говорить, что это неявное знание! Сарказм.
Не все процессы в организме мы можем наблюдать, не всеми процессами мы можем управлять. Обычное дело.
Еще дополнение.
Часть алгоритмов определяется структурой организма или вычислительного устройства, калькулятора например. Их тоже можно считать неявным знанием.
последний абзац раздела:
***Важной частью экспертизы является молчаливый. Проблема, стоящая перед разработкой экспертных систем, то есть систем, которые позволяют компьютеру имитировать экспертные результаты (например, медицинская диагностика), заключается в том, что важной частью экспертных знаний является молчаливый. Если эксперты пытаются сформулировать знания, которые они применяют в своей работе, они обычно возвращаются к более низкому уровню. Поэтому, по мнению Хьюберта и Стюарта Дрейфуса, экспертные системы не способны овладеть навыками опытного исполнителя (Dreyfus and Dreyfus, 1986, п. 36). Мы знаем это явление из повседневной жизни. Большинство из нас являются экспертами по ходьбе. Однако, если мы попытаемся сформулировать, как мы ходим, мы, безусловно, дадим описание, которое не отражает навыки, связанные с ходьбой.
Нет, конечно нет.
Во-первых, это особенности организма человека, у него нет мониторинга многих процессов, т.е. это особенность конструкции.
Во-вторых, не обязательно возвращаться к более низкому уровню. Например, доказательство теоремы, рецепт приготовления чая.
***Поэтому, по мнению Хьюберта и Стюарта Дрейфуса, экспертные системы не способны овладеть навыками опытного исполнителя (Dreyfus and Dreyfus, 1986, п. 36).
Не обоснован вывод. Вполне способны, если конструкция будет подходящая. Современный пример - нейросетки, идет обучение, приобретение опыта, формулировка знаний нейросетки.
-----------------
Глупости от профессора физика Рагнара Фьелланда - 1
https://deep-econom.livejournal.com/676076.html
----------------------
Неявное знание.
1-4 абзацы. Неявное знание.
Идут экскурсы в историю и ссылки на древние авторитеты, чтобы показать, что существует явное и неявное знание.
Все достаточно грамотные люди знают это, особенно те, кто занимается проблемами искусственного интеллекта. Пример, для баз данных это обычное дело, например, число записей вв базе уже неявное знание. Не говоря уже о человеке.
Профессор начинает путать навыки и знания. Все по причине того, что он сам не знает что такое знание и не давал определения. Лучше бы вместо экскурсов в историю, дал определение, тогда бы можно было более предметно рассуждать.
Далее идут глупости про навыки и знания со ссылками на Поланьи (Полани)
***Позже Поланьи сформулировал эту мысль как «… мы можем знать больше, чем можем сказать » (Polanyi, 2009 , с. 4, курсив в оригинале).
Ну мы можем и сказать больше, чем знаем. Навыки и знания вещи разные и не обязано одно должно быть подмножеством другого. Чтобы грамотно разобрать вопрос надо дать определения, надо уточнить определения, а потом уже обсуждать. Профессор видимо этого не знает.
Знания можно классифицировать по разному зависит от целей классификации. Любая классификация условна. Каков критерий классификации, такова и сама классификация. Обычное дело.
Пример. Винда. Загружаем диспетчер задач, смотрим, что нам доступно для наблюдения. Перечень приложений запущенных, на другом уровне, можем посмотреть перечень процессов, еще уровнем ниже список служб. Разные уровни, разные процессы доступны для наблюдения. Обычное дело. А если нет вкладки "службы", то часть процессов будет недоступна для наблюдения. Будем говорить, что это неявное знание! Сарказм.
Не все процессы в организме мы можем наблюдать, не всеми процессами мы можем управлять. Обычное дело.
Еще дополнение.
Часть алгоритмов определяется структурой организма или вычислительного устройства, калькулятора например. Их тоже можно считать неявным знанием.
последний абзац раздела:
***Важной частью экспертизы является молчаливый. Проблема, стоящая перед разработкой экспертных систем, то есть систем, которые позволяют компьютеру имитировать экспертные результаты (например, медицинская диагностика), заключается в том, что важной частью экспертных знаний является молчаливый. Если эксперты пытаются сформулировать знания, которые они применяют в своей работе, они обычно возвращаются к более низкому уровню. Поэтому, по мнению Хьюберта и Стюарта Дрейфуса, экспертные системы не способны овладеть навыками опытного исполнителя (Dreyfus and Dreyfus, 1986, п. 36). Мы знаем это явление из повседневной жизни. Большинство из нас являются экспертами по ходьбе. Однако, если мы попытаемся сформулировать, как мы ходим, мы, безусловно, дадим описание, которое не отражает навыки, связанные с ходьбой.
Нет, конечно нет.
Во-первых, это особенности организма человека, у него нет мониторинга многих процессов, т.е. это особенность конструкции.
Во-вторых, не обязательно возвращаться к более низкому уровню. Например, доказательство теоремы, рецепт приготовления чая.
***Поэтому, по мнению Хьюберта и Стюарта Дрейфуса, экспертные системы не способны овладеть навыками опытного исполнителя (Dreyfus and Dreyfus, 1986, п. 36).
Не обоснован вывод. Вполне способны, если конструкция будет подходящая. Современный пример - нейросетки, идет обучение, приобретение опыта, формулировка знаний нейросетки.
-----------------