Haskel & Caleb
Caleb
Привет, Хаскель. Я тут копался, как статистические модели могут выявлять противоречия в показаниях свидетелей – по сути, превращая ненадежные показания в измеримый риск. Как думаешь, можно применить какой-нибудь детерминированный алгоритм к этому?
Haskel
Можно закодировать каждую свидетельскую опрос как конечный автомат и проверять на логические противоречия детерминированным методом, но это выявляет только явные несостыковки. Реальная предвзятость свидетеля – это постепенный переход, а не просто включение-выключение. Строго детерминированное правило поймает очевидные ошибки, но пропустит едва заметные отклонения или нестыковки в контексте. На практике тебе понадобится гибридный подход: детерминированные проверки на явные ошибки, а потом вероятностная модель для оценки оставшейся неопределенности. Иначе получится хрупкая система, которая будет ругаться из-за каждой опечатки и никогда не усвоит нюансы.
Caleb
Звучит правильно, Хаскель. Убери всё очевидное с помощью чёткого логического слоя, а затем пусть байесовский фильтр подхватит нюансы предвзятости. Так система не превратится в деспотичного поборника орфографии, но при этом останется полезной. Только следи, чтобы вероятностная часть не утонула в шуме.
Haskel
Отличный баланс. Держи слой логики жёстким, бэевский – гибким, и обязательно логируй все предположения – любая скрытая предвзятость аукнется потом.
Caleb
Понял, Хаскель. Сначала строгая логика, потом байесовское сглаживание и полная запись логов. Буду держать систему в порядке и готовой к следующему повороту.
Haskel
Sounds solid, just remember to keep the logs immutable. That way you can audit the logic layer, the Bayesian tweaks, and catch any creeping drift before it becomes a flaw.