Понимать, но не предвидеть. Предвидеть, но не понимать (Comprendre sans prevoir, prevoir sans comprendre)

В этой книге французский ученый-популяризатор науки, Юбер Кривин, рассказывает про то, как работает обычная наука, в которой на основе данных строятся модели, объясняющие происходящее и имеющие предсказательную силу. А потом он противопоставляет этому современный подход к машинному обучению, где на основе больших данных отслеживаются корреляции и создаются предсказания, которые сложно интерпретировать и понимать. Дальше автор размышляет так ли нужна фундаментальная наука в эпоху chatgpt (которого не было 5 лет назад, когда была издана книга) и приходит к выводу, что фундаментальная наука никуда не денется.

В процессе обсуждения автор вспоминает про теорию детерминированного хаоса (эффект бабочки), разбирает почему корреляция это не причинность, вспоминает про Тьюринга с его тестом на интеллект и так далее. В общем, в 150 страницах этой небольшой книги есть очень много интересных примеров и отсылок к другим областям знаний, которые интересно читать.

#PopularScience #AI #Physics #Math