Гарри Поттер и Методы Рационального Мышления (джен)

Мне вот интересно, в каждой армии по 24 человека, это притом что учавствуют далеко не все. Получается в хоге как минимум человек 80 участся, что больше канного числа учащихся....

Темный свет: да, там поболее чем в каноне. Автор это тоже объяснял, типа как и покупную стоимость галеона. Где-то в одном из ранних авторских комментариев это было, к сожалению не помню где.

Господа, всем рекомендую изучать машинное обучение. Послушал тут три лекции в исполнении хорошего человека, и только теперь начал по-настоящему проникаться речами автора о том, как все увлечены теоремой Байеса, и как мыслить по-байесовски. Да и похоже, автор предлагает использовать в реальной жизни те же самые методы, которые в машинном обучении применяются.

А я бы порекомендовал для начала завести семью и родить детишек, а уж они сами к вам применят такие методы обучения, которые лекторам и в страшных снах не снились.
Господа, читайте психологию. Вот она в реальной жизни реально помогает :)

Да психология тоже вся небось на теореме Байеса держится :)

Сенектутем, не уверена. По крайне мере в той тонне трудов по психологии что я перелапатила про неё ни разу не упоминалось.

ТемныйСвет: Вся современная экспериментальная наука так или иначе использует теорему Байеса.

В трудах для широкой публики теорему что-то не упоминают.


Вообще если не автор, фиг бы я о ней узнала. В школах таже теорию вероятности не проходят, а вузе хоть и проходят (гуманитаный профиль) но теорему Баейса не изучают.

Добавлено 27.02.2013 - 20:51:
Сенектутем, а где эти лекции послушать можно?

Добавлено 28.02.2013 - 00:12:
Фик на английском перешагнул планку в 20 тысяч коментов!

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 :)

Сенектутем, спасибо, буду изучать.

Сенектутем, а может ли на ваши лекции придти человек-с-улицы?

Ну в целом при желании такое возможно. Вообще на лекции нашего университета нередко приходят вольнослушатели. Правда, они в основном из всяких связанных организаций, но иногда бывают и исключения. Например, один мой одногруппник какое-то время часто девушку свою приводил интересовавшуюся.

Добавлено 28.02.2013 - 13:57:
Если что, дело происходит в Петербурге.

Питер, мда, далековато.

>>Да психология тоже вся небось на теореме Байеса держится :)

Психология держится много на чем,, в том числе на теории вероятностей и мат.статистике. Из теории вероятностей больше используется законы распределения случайных величин, в основном дискретных (насколько я помню это биноминальное распределение Бернулли, распр. Пуассона, распр. Паскаля). А в целом математики в психологии очень много, даром что дисциплина гуманитарная. Кому интересны подробности использования мат.методов в психологии, могу скинуть на мыло пару книжек (остались от учебы).

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

Это вы зря. в совокупности с другими методами эксперимент дает более полное представление об объекте исследования. А иногда только эксперимент и дает представление.


Почему-то я в этой главе за Драко болею.

>>Да психология тоже вся небось на теореме Байеса держится :)
А я вот так не думаю. Психология изучает человека, его поведение и тд. А люди в большинстве своем иррациональны, стало быть мотивы человеческих поступков вполне могут противоречить здрамому смыслу (теореме Байеса)

Ну во-первых, какие-то законы у этого поведения скорее всего есть, вытекающие хотя бы из биологического устройства, и далее внутри из химических и физических законов.
Во-вторых, здравый смысл тут совершенно ни при чем :)
В-третьих, как-то ведь это поведение изучать все равно надо. И не умозрительно, а таки экспериментально. А теорема Байеса нужна для того, чтобы рассказать, какие выводы из эксперимента можно сделать. Кстати, мне интересно, какие инструменты гипотетически могут быть ей альтернативой?
Так что _скорее всего_ можно в некотором смысле считать, что психология на теореме Байеса держится :)

> Это вы зря.
Нуу это уж дело вкуса :) Мне просто более интересны и привлекательны умозрительные объекты исследования, чем реальные. Кроме того, мне кажется, что исследование умозрительных объектов -- почти то же, что исследование собственно человеческого ума. Ну или по крайней мере они тесно взаимосвязаны.

Сенектутем,
выводы нужно делать из всего, это правильно. И для того, чтобы вывод был точным, нужен адекватный инструмент расчета. Теорема Байеса - хороший инструмент, так же как и теорема Пифагора в своей области. То есть зачем какая-то альтернатива, если инструмент работает как надо при правильном применении.
Психология как наука занимается поиском причинно-следственных связей, на мой взгляд, это ее основная задача. К примеру: для инопланетянина, у которого дети не плачут, будет не понятно, что плач ребенка - повод для беспокойства у взрослого. Он вполне может расценить плач как вполне нормальное состояние ребенка и не свяжет падение ребенка с болью и выражением эмоций в виде плача. Теорема Байеса не поможет инопланетянину, тут нужны другие инструменты. Ну, а потом, когда будет установлена причинно-следственная связь между плачем и тем, что его вызывает, определено множество причин плача и частота возникновения каждой причины, можно рассчитать долю вероятности возникновения каждой причины в следующий раз, но умный родитель постарается по возможности исключить все причины, насколько бы маленькой не была доля вероятности - будет следить за ребенком.
Примитивное объяснение, но в двух словах лучше не получится.
Опять же, есть ситуации, когда человек просчитывает ситуацию по алгоритму, очень схожему с алгоритмом вычисления по теореме Байеса. Причем это может происходить и неосознанно. Результат не всегда точный, он зависит от многих факторов, но суть в том, что вся математика - попытка осознания уже имеющихся инструментов познания и на их основе создание чего-то более действенного. Имхо, опять же.

Небольшой пример байесовского рассуждения из одной длинной статьи.
Чтобы простые люди могли чего-то понять в некоторых рассуждениях Поттера.
-----
Вы — солдат, скрывающийся в окопе во время боя. Вам точно известно, что на поле боя, всего в 350 метрах от вас, остался лишь один вражеский солдат. Вам так же известно, что если оставшийся — обычный солдат, шанс того, что ему удастся попасть в вас с одного выстрела очень мал. Но если оставшийся — снайпер, то шанс попадания с одного выстрела довольно высок. Но снайперы очень редки, так что, скорее всего, это лишь обычный солдат.
Вы высовываетесь из окопа, чтобы оглядеть местность.
Бам! Пуля отскочила от вашего шлема и вы бросились вниз.
Ну ладно, думаете вы. Я знаю, что снайперы редки, но противник только что попал в меня с расстояния в 350 метров. Думаю, он всё же может оказаться и обычным солдатом, но шанс, что он всё-таки снайпер — довольно велик, ведь он в меня попал.
Через несколько минут вы решаетесь высунуться ещё раз.
Бам! Ещё одна пуля отскочила от шлема и вы снова бросились вниз.
— Твою мать, — думаете вы. Это точно снайпер. Не важно, насколько редки снайперы, но простому солдату ни за что бы не попасть в меня два раза подряд с такого расстояния. Он явно снайпер. Лучше потребовать подкрепления.
-------

шанс, что солдат - снайпер, в самом начале рассуждения и после первого попадания: Априорная вероятность.
после каждого наблюдения, происходит вычисление Апостериорной вероятности.

Кстати, спасибо. Очень хороший пример.


Можно утащить?

конечно. оригинал http://commonsenseatheism.com/?p=13156
разжёвано очень подробно, но в итоге слишком длинно