CS это наука, как из названия следует. Математика - нет.

Особенно про математику. То она не нужна, то она не наука, то она не успевает за инженерией.

Наука это то что подтверждаемо научным познанием и экспериментами по определению.

Существует экспериментальная математика.

Не математика не успевает за инженерией, а конкретные разделы все еще не могут четко ответить на вопрос, почему это работает на практике (нейросети)

Впервые слышу

Впервые слышу

Наука это то что подтверждаемо научным познанием и экспериментами по определению.

Я бы поспорил

Не математика не успевает за инженерией, а конкретные разделы все еще не могут четко ответить на вопрос, почему это работает на практике (нейросети)

Оно было сконструировано вычислительно, что ничуть не умаляет его формальности и точности.

Не математика не успевает за инженерией, а конкретные разделы все еще не могут четко ответить на вопрос, почему это работает на практике (нейросети)

Разве физические эксперименты. основанные на математических законах, не есть потдверждением этих законов?

Я его признаю. Большинство математиков тоже. Но не все

Просто не надо считать, что математика -- это только чистые дедуктивные и тавтологические заключения, это не так.

Думаю это излишне сильное высказывание

Разве невозможно на основе физических экспериментов подтвердить, что операция сложения над целыми числами работает точно так же, как в теории?

Разве невозможно на основе физических экспериментов подтвердить, что операция сложения над целыми числами работает точно так же, как в теории?

Это очень скользская дорожка, которая упирается в вопрос, есть ли в физике доказательства, и если есть, то доказательства чего. Доказательства существования некоторых явлений - это эксперименты. Но доказательства корректности теории? Здесь есть вопросы.

Другое дело что сложение целых чисел формализовано и его свойства доказаны. Но не физическими экспериментами.

Доказаны суждениями, которые делает человеческого мозг. Хотите сказать, что из-за этого их можно ставить под сомнение?

ну и аксиоматики же существуют, если конкретная аксиоматика подвергается сомнению в какой-то момент времени, то вся теория на ней построенная резко превращается в фуфло

про математику

можно провести мысленный эксперимент добавив в какую-нибудь логику неверную аксиому

если есть вычислительная модель, то введение некорретной аксиомы может привести к зацикливанию вычислений, некорректным результатам

А доказательства чего в физике? Теории не более чем модели реальности и вполне могут оказаться приблизительными. Да и с математикой физики обращаются куда как более вольно нежели математики

А доказательства чего в физике? Теории не более чем модели реальности и вполне могут оказаться приблизительными. Да и с математикой физики обращаются куда как более вольно нежели математики

Математика университетского уровня в жизни не нужна. И почти не нужна программистам. Однако математика ценна сама по себе, как интеллектуальная игра, не хуже шахмат или го. К сожалению, преподаватали поганят этот предмет, превращая его из интеллектуальной игры в бессвязный материал, который требуется тупо выучить.

Я бы добавил, что университетская математика - это, прежде всего, тренировка собственной логики и абстрактного мышления, умения думать чётко абстрактными символами. Матанализ вот тут прям в самый раз, все эти задрачивания доказательств теорем с пределами - вот прям то, что надо

ты хотел data Showable = forall a . Show a => Showable a

А еще мне кажется, что математики никогда не смогут создать сильный ИИ. Свидетельством этому является ситуация с нейронными сетями. Экспериментальные, инженерные подходы идут вперед, пока математики пытаются это все формализовать. То же самое с разработкой. Пока разработчики, пришедшие со стороны математики, будут думать про кофункторы и эндоморфизмы, разработчики-практики просто пойдут и решат задачу, пусть и не самым изящным способом. И тут можно было бы спросить, а в чем, собственно, мой поинт, зачем я это пишу. А он в том, чтобы еще раз продемонстрировать: чистая математика, в первую очередь, это потребность, а во вторую - полезный инструмент, по крайней мере, в мире разработки ПО. И более того, инженерные подходы будут понятны большинству разработчиков, потому что такова самая распространенная практика, а вот математические подходы будут понятны лишь небольшой части разработчиков-математиков. Но в нашем деле - разработки ПО - понятность и поддерживаемость значительно важнее. (Текст выше спорный, контраргументы приветствуются).

Ну вот Талеб тоже налегает на tinkering, мол, изобретения именно так делаются. Так что со второй частью мессаги соглашусь. Но вот про нейросети не совсем верно. До сильного ИИ им как до луны, и прорывы последних лет - основаны на теории, было предложено ряд методов ускорения обучения, и всё это дало нам глубокое обучение (ну и да, плюс подгоны от: 1. инженеров: быстрые видяхи, 2. от "обычных" пользователей : куча размещённых данных в интернете).

а хотя даже не так, там a должно быть

я думал, что exist-квантификация это вот такой кейс, где a неявно (в core явно) превращается в пару из значения и инстанса

насколько я понял exists не дает убегать переменным из скоупа. На примере ST мы не хотим чтобы было известно что внутри

форол же?

я про экзистенциальность в общем

я думал, что exist-квантификация это вот такой кейс, где a неявно (в core явно) превращается в пару из значения и инстанса

Впервые слышу