Caro Alexandre, caros todos:

vi o vídeo, mas não me parece ser exatamente ``probabilistic theorem
proving''.  A história é restrita a ``machine learning'', mais
precisamente voltada à questão de ``universal learners''.

É de fato uma explicação super simplista, que procura colocar
computadores como ``fazedores de conhecimento'', algo que já é feito
desde a invenção da escrita, ainda que mais devagar.

Ele confunde ``induction'' com ``abduction'', e parece desconhecer as
dificuldades em se formalizar (imagine ainda computar com) a
``logica'' da descoberta cientifica. A coisa é muito mais complexa,
por exemplo conexionistas devem muito às self-replicant machines de
von Neumann e outros, etc.

Por exemplo, o Nearest Neigbour problem precisa de heurística previa,
como elas são obtidas? É óbvio que náo há outra maneira a não ser
combinar todas as ``5 tribos'' que ele menciona.

De fato, e isso para mim é um ponto central, a FOL é uma das melhores
linguagens universais que se pode usar, e é muito potente se combinada
com pesos probabilísticos através dos ``markov logic netwoks''.

Mais  intetnessante ainda  é que isso coincide  *exatamente*  com as
teorias de probabilidades vistas como extensão da lógica, e não com as
probabilidades vistas como espaços amostrais (via Kolmogoroff).

Longa vida à conexão entre logica e probabilidade!


Abraços,


Walter



Em 29 de outubro de 2016 21:17, Alexandre Rademaker
<[email protected]> escreveu:
>
> Lembrei que este assunto já tinha circulado na lista. Para os interessados,
> uma palestra no Youtube:
>
> https://www.youtube.com/watch?v=oxWruJZ-BbU&index=31&list=WL
>
> Para quem assistir, ficarei bem curioso por comentários! Achei a posição um
> pouco super simplificada.
>
> Ab.,
>
>
> Alexandre Rademaker
> http://arademaker.github.com/
> http://researcher.ibm.com/person/br-alexrad
>
>
> 2016-06-25 18:48 GMT-03:00 Marcelo Finger <[email protected]>:
>>
>> OI João.
>>
>> Obrigado por este link.
>>
>> Pelo trabalho anterior dos autores e por esta frase aqui: "We first define
>> probabilistic theorem proving (PTP) [...] as the problem of computing the
>> probability of a logical formula given the probabilities or weights of a set
>> of formulas. "
>>
>> Dá pra perceber que se trata de uma extensão do trabalho com Markov Logic
>> Networks, uma combinação de lógica, grafos e redes bayesianas.
>>
>> Vou dar uma olhada mais a fundo.
>>
>> Valeu!
>>
>> Marcelo
>>
>>
>> 2016-06-25 6:51 GMT-03:00 Joao Marcos <[email protected]>:
>>>
>>> Probabilistic Theorem Proving
>>> --- by Vibhav Gogate, Pedro Domingos
>>> Communications of the ACM, Vol. 59 No. 7, Pages 107-115
>>>
>>> http://cacm.acm.org/magazines/2016/7/204016-probabilistic-theorem-proving/
>>>
>>> (Quem não conseguir acessar o conteúdo completo pode querer dar uma
>>> olhada no preprint dos autores no arXiv, de 2012:
>>> https://arxiv.org/abs/1202.3724.)
>>>
>>> JM
>>>
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>>> https://groups.google.com/a/dimap.ufrn.br/group/logica-l/.
>>> Para ver essa discussão na Web, acesse
>>> https://groups.google.com/a/dimap.ufrn.br/d/msgid/logica-l/CAO6j_LgeBD6N_j-wnHh4Edjd595bWYx_dTYV%3DO6n6OSE30%2B71g%40mail.gmail.com.
>>
>>
>>
>>
>> --
>>  Marcelo Finger
>>  Departament of Computer Science, IME
>>  University of Sao Paulo
>>  http://www.ime.usp.br/~mfinger
>>
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>> https://groups.google.com/a/dimap.ufrn.br/d/msgid/logica-l/CABqmzx26Yb%2BGbDE_%3DkD9rMmD%3D%2BKyB3fWANwPat3RULz-8CeUwQ%40mail.gmail.com.
>
>
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> https://groups.google.com/a/dimap.ufrn.br/d/msgid/logica-l/CAGkfTgbSqxorHkNakrH%3D4D2WCW-EuvNaKkJrQ6Lwff0aiiPsUg%40mail.gmail.com.



-- 
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Walter Carnielli
Centre for Logic, Epistemology and the History of Science and
Department of Philosophy
State University of Campinas –UNICAMP
13083-859 Campinas -SP, Brazil
Phone: (+55) (19) 3521-6517
Institutional e-mail: [email protected]
Website: http://www.cle.unicamp.br/prof/carnielli

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