Увы, посмотреть, боюсь, можно только придя к нам на лекцию :)
Впрочем, чтобы существенно сдвинуть мои представления о сути определенных вещей и расставить кое-что по местам, хватило более менее нескольких слов, которые в принципе присутствуют в сопутствовавшей первой лекции презентации: http://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlau12/01-intro.pdf. А именно, речь о разнице классического и байесовского подхода к вероятностям: вероятность как частота и вероятность как степень доверия. Плюс вот этот пример, как имея экспериментальные данные и теорему Байеса, мы меняем нашу степень доверия и делаем предсказание, оцениваем правдоподобность предсказания. Не знаю, есть ли в этом для вас что-то новое, для меня было. Я вот даже попробую изложить то, что понял для себя.

Вообще, я до недавнего времени относился с сильным недоверием к этому фанатичному восторгу, который Юдковски выказывает в МРМ и статье про теорему Байеса к оной. Мне все казалось, что он все-таки какой-то очередной сумасшедший "ученый". В какой-то момент понял, что не стоит серьезно воспринимать фанатические речи, это этакое художественное преувеличение, но не понимал, почему вообще стоило так преувеличивать значение такого невзрачного факта. И вот теперь, прочитав 86 главу и послушав лекцию, презентация к которой указана выше, окончательно осознал, что штука и правда весьма масштабная. Что теорема Байеса и правда в каком-то смысле диктует целую жизненную философию. А если без громких слов, то это просто достаточно универсальный и распространенный инструмент для познания. Что, видимо, и правда почти вся эмпирика использует байесовский подход как фундамент.

Хотя это никак не меняет того, что я не особо жалую экспериментальную науку :)