Блоги Просветление, зачем и как.

Никто, ни чего не ищет, тем более в границах прогресса, или эволюции. Первопроходцы того же прогресса прозябают в изгнании, а инновации внедряются крайне долго и трудно. Это всё Филькина грамота, тут важно то, что система противится переменам. Почему противится, а потому что любая инновация, это отбрасывание имеющегося, то есть та же самая проблема замены того что есть, на то чего не понимаешь и держит именно то, что есть. В более глобальном масштабе это проблема обучения, или стойкость в сопротивлении системы построенной на копировании и отрицании к самоосознанию. Укреплена такая позиция именно тем, что имеющееся не осознано, а для того чтоб сдвинутся с мертвой точки сначала надо переварить накопленные ошибки, иначе их не отбросить и не двинуться ни к какой альтернативе. В целом система истощает то, что имеет в функционале и когда это истощение становится тем, что нечего более терять, тогда прогресс делает шаг. Все эти усилия, это просто очередные слои стабилизации ошибки в основе, эго версии 2.0.

Мы ведь можем просто предположить, что исходная реальность может формировать функциональную реальность. Вот народ и изучает функциональную реальность, вообще не прикасаясь к метафизике, то есть вообще не дотягивается ни до какой реальности, просто штампуя аксиомы там, где не могут дотянуться доказательствами. Самообман и вечный поиск. Чем то же надо заниматься и лучше тем, что продаётся, а не искать то, что обесценит весь скарб на который всю жизнь потратил.

 

Данных достаточно, но не внедряется мотодология обобщения этих данных. Сейчас входит в обиход нейронная аналитика, которая по большому счёту усреднённая статистическая модель преобразования данных. Эта модель основывается на отличии чего то, от чего то на статистических весах. Такие системы подобны человеческой системе сортировки, просто в отличии от человека, машина непредвзята и просто считает, но так же как человек слепа к вектору перемен. Нейронная сеть, это конец прогресса, хотя конечно сейчас, оно так не кажется и внедрение нейросетей вроде как, открывает возможности которых ранее не было.
По факту не важно сколько данных есть, главно то, как их анализировать.

 

Надо всё упрощать, а потом уже применять. Недостаточность данных тоже надо конкретизировать. Вот к примеру часы, они работают. Организуем недостаточность данных и уберём одну деталь. Логическое построение при складывании частей часов обязательно выявит то, чего не хватает механизму, чтоб он выполнял свою цель. Мир как часы, просто нужно собрать то, что доступно, выявить то, какие данные отсутствуют и целенаправленно искать их, так дополняя базу. По факту никто так не делает, все что то ищут, то там, то тут, изучают, а на деле лишь плодятся неполные теории.

 

Упрощать надо, чтоб понимать азы, из которых строится более сложная конструкция. Если не понимать азы, то залезать в глобальные вещи нет смысла, только запутаешься. Любое обучение начинается с элементарных вещей, днище которых находится очень просто - упрощать надо пока это возможно. Упрощать то тех пор, пока упрощение возможно. Ещё говорят о движении от общего к частному, то есть от сложного к простому и потом от частностей к общему, то есть от простого к сложному. Стандартный аналитический подход, который всегда прекрасно работает, однако мало кто его применяет.

 

С пенсиями пусть сначала разберутся, а потом в космос лезут. Дома срач, зато мечты крылатые.

 

Просто факты.