В этой теме много раз привлёк идею "машинного обучения". Стоит отметить, что машинное обучение занимается, в основном, построением статистических моделей.
Есть важное отличие в построении моделей человеческой активности (МЧА) в стиле Metapractice и построению статистических моделей (допустим, тех же феноменов-паттернов).
Отличие ровно то же самое, которое описывал в посте в своём журнале:
Вкратце о логике математика vs логики моделиста
https://meta-eugzol.livejournal.com/6383.html
Для разнообразия скажу в этот раз другими словами: статистика (говоря "статистика", я подразумеваю традиционные правила постановки и проведения типовых статистических экспериментов) ищет "неопределённое отличие", а моделирование ищет "определённое отличие".
Когда статистик говорит "группа A отличается от группы B потому что действует фактор X" под фактором X может подразумеваться (упрощая):
– некая умозрительная обобщённая характеристика, например, извините за тавтологию, фактор из факторного анализа
– некое предварительное измерение, сделанное в отношении групп, давшее разный результат
– некое воздействие, проведённое по-разному в отношении каждой группы
– и т.д. и т.п.
Моделист ВСЕГДА, говоря по форме ту же самую фразу, подразумевает под фактором X конкретную непосредственно (сенсорно) наблюдаемую штуку. Он может на эту штуку указать рукой, может достаточно детально описать её в текстовом виде, может схематично или буквально её нарисовать или иным способом изобразить.
После череды наблюдений за подобными "указаниями рукой" и чтения текстов данного моделиста аналогичную способность приобретёт и другой человек. Тот же самый материал может служить техническим заданием для "машинного обучения" – создания автоматической программы, которая будет способна отмечать тот самый X.