Без заголовка

Нет, я это формально-неформальным мышлением не считаю. Это просто по линии Педро Доминго "вот ещё один обучающийся алгоритм": он выделял там отдельно алгоритмы, работающие с аналогиями и говорил, что это помойка, куда складываются все остальные алгоритмы, плохо попадающие в классификацию. У меня приведены не просто алгоритмы, а некоторые исследования, показывающие связь различных классов алгоритмов -- символьных (логических) и вероятностных, поисковых/оптимизационных, каких-то ещё. То есть меня интересуют алгоритмы, где возможны разные презентации информации: символьная и не слишком символьная, при этом не просто разница на входе (скажем, просто нейронные сети сюда не попадают, они работают с дискретикой только на выходе), но и сама обработка и того, и другого. Скажем, структурный (символьный) код программы, который символически отражает модель, потом преобразуется autodiff и получаем обучаемый несимволический код (можно обсуждать дальше, коннективистский ли он, если речь идёт не о нейронной сети. Фишка в том, что необязательно нейронная сеть дальше должна быть!) -- это я описал differentiable programming.