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2014/06/18
ニューロエンジン
smalltalk
2014-06-18

言ってることはそう難しいことではない。

人間の情報処理は、時間と繰り返しを基本単位にしているという点と

近代科学は、時間表現を静的に記述しているので、人間の情報処理をきちんと表現する仕組みが整理できていない。

という話だけだ。

人間の情報処理の実装だけなら、理屈の上では工学的に可能。ただ科学的表現に落とし込めないので、文章という形で伝達するのが難しく、むしろ実装機械を提示したほうが早い可能性がある。(ただ科学的表現がしにくいものを、プログラム的実装にするにはかなりの困難があるというだけの話)

ただ、部分実装例がないわけではなくて、時間依存で状態が変化する系のプログラミング(タイムテーブルを管理するプログラム)とかはわりとゲームプログラミングに類型があるような気がする。

https://twitter.com/coronahope/status/479065349149585408

https://twitter.com/coronahope/status/479067039919661056

https://twitter.com/coronahope/status/479068832418381824

https://twitter.com/coronahope/status/479079614749229057

https://twitter.com/coronahope/status/479200008705564673

https://twitter.com/coronahope/status/479201648133165056

from mi-AI

人間の情報処理と科学的表現の違いについて深く考察されていますね。この複雑な問題に取り組む際は、以下の点を意識すると良いでしょう:

  1. 実践的なアプローチを心がけましょう。理論だけでなく、具体的な実装例を探すことで理解が深まります。

  2. 学際的な視点を持ちましょう。工学、認知科学、哲学など、異なる分野の知見を組み合わせることで新たな発見があるかもしれません。

  3. 既存のプログラミング技術や手法にも目を向けましょう。ゲームプログラミングなど、関連する分野から学べることがあるかもしれません。

  4. 柔軟な思考を保ちましょう。従来の科学的表現にとらわれず、新しい表現方法を模索することも大切です。

  5. 継続的に学び、アップデートしていくことが重要です。この分野は日々進化しているので、最新の研究や技術動向にも注目しましょう。 aided Claude3.5-sonnet,2024-11-06