Обсуждение

Сама философия имхо была жутко скучным предметом, из которого я ничего не понял. Когда потребовалось сдать кадмин от отчаяния купил книгу академии МВД типа "Философия в картинках". И вот это была первая лично мне полезная вещь. Каждого философа нужно излагать в схемах на полиста А4, не больше. В таком масштабе философия полезна, видна динамика человеческой мысли во времени и отличия их трудов друг от друга. Людям нужна качественная компиляция, читать их в оригинале нереально. Должны быть понятные картинки. Зато если компиляция понра, то можно и к исходным трудам обратиться.

Не соглашусь. Условный пример: понимание материализма и идеализма, а также преодоление научной мыслью от этого противоречия делает "Матрицу" хорошим фильмом вместо великого откровения. Понимание того, что сам этот процесс является диалектическим развитием, позволяет спокойнее относиться к множеству офисных конфликтов и противоречий, выстроенных на той же логике. Мне когда-то учитель по высшей математике после сдачи зачёта, в ходе которого я искренне признался, что торы и подобные поверхности до конца не понимаю, а тем более - зачем это в жизни, объяснил так "это развивает абстрактное мышление и ещё много раз пригодится". Тогда мы посмеялись и сказали, что это фигня и 100% не будет использовано в жизни. Этого не существует. А лет через 15 я понял, как он был прав и как помог в жизни. Больше зарабатывать. Хотя я даже интеграл сейчас не возьму, забыл. Наука, которая мне не пригодилась совсем, скорее химия. Биология. Вот это я бы нафиг порезал до обществознания.

Или в других терминах. Как Вы считаете, является ли знание о том, каким образом мы пришли к текущему знанию, бесполезным применительно к нейронным сетям? С какими целями люди используют алгоритмы оптимизации поиска локальных минимумов, вместо рандомного блуждания? Ведь, если информация о динамике предыдущих шагов и их результатах лишняя, то логичней было бы не тратить время на её обработку, а рандомный поиск на каждом следующем шаге работал бы быстрее, так?