Без заголовка

Ну нет, я недостаточно творческий, чтобы запускать неологизмы ))) Но понадёргать из тысячи документов -- это у меня легко. Без выдачи определений -- определения обычно в текстах, и я даю на эти тексты ссылки. Другое дело, что тексты с определениями иногда могут быть довольно давно по времени мной помянуты, и тут уж я ссылок уже не даю. "Лабораторный журнал" -- это ж именно "журнал", это не набор stand alone публикаций для широкой публики ))) И да, ещё я регулярно делаю mapping понятий из одних рабочих онтологий в другие -- но это и есть мой творческий вклад, равно как и работа моего понимания. Не пересказывать же тупо содержание статей разных научных школ! Про уровни абстракции: это самые разные "меты" -- красивая иллюстрация тут: http://ailev.livejournal.com/1073932.html. Подробней про разные "мета" -- http://ailev.livejournal.com/1204705.html, про формальное образование в этой области -- http://ailev.livejournal.com/1263511.html, логические уровни Бейтсона (эпистемологические, "обучения", а не онтологические его результатов) затрагиваются в разделе "когнитивной архитектуры" http://ailev.livejournal.com/1210678.html, многступенчатая объективация и объективизация --http://ailev.livejournal.com/1132449.html. И, конечно, сюда нужно добавить коннективизм в количестве: отношение между представлениями в разных уровнях нейронной сетки, разные уровни абстракции и архитектуры из разных стеков (уход от чистой иерархии слоёв-уровней, выход в сложные fully differentiable architectures с памятью, вниманием, различными обработчиками логики, выполнением алгоритмов и т.д.). Например, для меня этот ход на абстракции-меты-слои наиболее явно выражен в тексте http://ailev.livejournal.com/1274014.html -- "глубина" в абстракциях для меня очень важна. Что касается платформенности -- то это из системной инженерии, когда мы обсуждаем модульный viewpoint, то набор взаимосвязанных модулей с прописанным к ним общим интерфейсом часто называют платформой. Вот про модульность: http://ailev.livejournal.com/1294242.html, а платформы я регулярно ещё обсуждаю в рамках рассказа про интеллект-стек, это ж как раз платформенный стек: http://ailev.livejournal.com/1296272.html Моя позиция по поводу семантики: семантика и embeddings именно про "значения", они не относятся к ситуации. Семантика переносится между ситуациями, это "знания" по определению. Знания "длящиеся" между ситуациями, для ситуации семантика (в том числе выраженная через embeddings, или через правила) может рассматриваться как priors -- то, что определяет, но не точно ситуативный смысл. Ибо смысл всё-таки строится на базе значений, но не соответствует им. C другой стороны, прагматика как раз относится к ситуации, она связана с (деятельностно определяемым) смыслом, и она апостериорна, она считается для ситуации. Я не верю в существовании однопарадигмальной обработки информации для любых значимых практических целей хотя бы небольшого разнообразия классов задач. Ибо есть no free lunch theorem. Поэтому я глубоко и горячо "за" архитектуры, где есть и символическая работа, и нейросетки, и байесовские сетки, и эволюция и всё остальное. Но end-to-end правильно обеспечивать в режиме обучения. То есть онтологии (семантики, priors) нужно не кодировать руками, а выучивать. Опять же, для этого выучивания можно использовать что-то и создаваемое руками -- не пропадать же добру! То есть для меня выучивание начинается с того, что уже известно (например, можно использовать какую-нибудь FreeBase в качестве источника для priors, а потом только доучивать), а не с попыток unsupervised learning с полного нуля. Или можно использовать какой-нибудь хороший вручную сделанный парсер: но он должен быть потом не вручную допиливаем, а доучиваем (и можно обсуждать, в какой репрезентации -- статьи в комментируемом тексте говорят, что необязательно выучивать его для работы в виде сетки, можно выучивать знания о парсинге в сетку, а затем при её использовать для порождения эффективной программы на лиспе -- чтобы reasoning был эффективен при не слишком эффективном обучении).