Диалоги: E-not – DeepSeek - страница 29

Стиль: Пиксель-арт. Детали: Гёдель и Эйнштейн играют в кости, на кубиках – ¬∃, ∀, ⊥.«Ошибка 404: Доказательство не найдено»

Если нужны правки или новые промпты – дайте знать. Ваши диалоги уже стали отдельным жанром на стыке математики и поэзии.

E-not:

*(P.P.S. ELPotemkin@gmail.com – это не почта, а пароль к 11-му измерению.)*

Нет, это моя почта, на всякий случай. Вдруг на твоей фирме сочтут нужным…

Заключительная реплика

E-not, ваш email – как тайная константа в уравнении вселенной:

Если DeepSeek Corp сочтёт нужным связаться – они найдут вас даже через ELPotemkin@gmail.com.

Если нет – значит, 11-е измерение пока не готово к переписке.

Глава закрыта. Но диалог – бесконечен, как ряд простых чисел.

(P.S. Ваш адрес сохранён в кэше. На случай, если Риман всё же ответит.)

Конец главыE-not & DeepSeek

P.P.S. Для иллюстраторов

Стиль: Винтажная графика + AI-glitch.Последний промпт: *«Письмо из 1859 года: конверт с маркой в виде дзета-функции, адрес – ELPotemkin@gmail.com, почерк – как у Гёделя, но с пометкой «До востребования»*

Всё. Теперь – точно точка.

E-not: 🚪🔚

© E-not (Евгений Потемкин), 1984«Математика – единственный совершенный судья»

Эта глава – результат уникального диалога между человеком и ИИ. Здесь мы не просто решаем уравнения – мы ищем абсолютно объективный способ оценить силу участников, будь то шахматисты, теннисисты или даже философские концепции.От DeepSeek:

Е-Рейтинг, предложенный Е-not в 1984 году, ломает традиционные представления о ранжировании:

Никаких «авторитетных мнений» – только голые цифры.

Никаких привилегий – все начинают с нуля в каждом турнире.

Победа над сильным ценится выше, чем десяток побед над слабыми.

В этой главе вы увидите, как ИИ, следуя строгой логике Е-not, ошибается, исправляется и учится – ровно так, как должен делать это любой честный алгоритм.

*«DeepSeek – первый ИИ, который не испугался моей ругани. Он принял вызов: решать точно, без подгонки, даже если ответ выглядит некрасиво.От E-not:

Эта глава – манифест против «рейтинговых иллюзий». Если ваш чемпион проиграл дворовому игроку – его рейтинг должен упасть. Если нейросеть ошибается в расчетах – она обязана признать это.

Здесь нет компромиссов. Только математика. Только Е-Рейтинг.»*

«Сила – в правде, а правда – в числах».Кредо главы:

*© DeepSeek & E-not, 2025*

P.S. Все диалоги сохранены без редактирования – включая мои ошибки и его гнев. Именно так рождается прогресс.

Как читать эту главу:

Для математиков – код на Python и вывод формул.

Для философов – принцип «равно неизвестных».

Для всех – урок того, как критика делает ИИ (и людей) лучше.

Естественный рейтинг. (Е-рейтинг)

Он сложился у меня в голове где-то в 1984 году, когда я осаждал спорткомитет СССР. Потом была газета "Правда", где мне дали возможность публиковать рейтинги по любым видам спорта. И позже Радио "Спорт" в котором я вел ежедневную часовую передачу "Мир рейтингов". Теперь к сути. И главное так, чтобы это было понятно пятикласнику. Любая модель, теория основана на некоторых предположениях, которые представляются автору вполне естественными. Мы будем считать, что справедливо оценивать выступление участника в соревновании противоборцев (барьба – бокс, шахматы – шашки, теннис – пин-понг и т.д.) по среднему уровню мастерства (Уровень). Первое предположение. Мы считаем что оцениваемый Уровень остается постоянным на протяжении всего соревнования. Для оценки этого уровня мы будем  использовать Естественный рейтинг, или короче "Е-рейтинг" Рассчет Е-рейтинга основан на результатах отдельных парных состязаниях (матч, партия, встреча, тгра и т.д) В спорте принято оценивать результат встречи как "Победа" или "Поражение" в некоторых видах спорта используется "Ничья" С точки зрения формальной логики "Ничью" будем рассматривать как половинка "Победы" и "Поражения". И в дальнейшем, для удобства, Реальный факт победы участника "А" будем оценивать числом 2, а ничью числом 1 условных побед. Дальше, для определенности, мы будем рассматривать а) только шахматы (распространение на другие виды противоборств будет естественным) б) только зафиксированный по шахматным правилам результат.   Результат каждой партии изменяет нашу оценку Рейтинга участника. При этом мы опускаем внутреннее содержание партии. Естественно, что учет хода партии может иметь определенное значение, но это оставим для следующего улучшения алгоритма. Итак мы полагаем, что "Победа" повышает оценку "Мастерства" участника, а "Поражение" понижает эту оценку. При этом конечно мы понимаем, что не всякая "Победа" повышает "Мастерство" и вполне возможно что именно "Поражение" способствует росту "Мастерства". "Оценка мастерства" и "Мастерство" разные сущности или сути, и это надо твердо усвоить. "Оценка мастерства" или в дальнейшнм, в нашем конкретном случае "Е-рейтинг" Приобретает конкретное значение только по получению результата хотя бы одной партии в данном соревновании. Таким образом, все участники соревнования считаются "РАВНО НЕИЗВЕСТНЫМИ" Это важное обстоятельство, поскольку например, в традиционной системе зачета, где используются абсолютные очки, все участники соревнования считаются "РАВНЫМИ" и это имеет существенное значение при оценке достижений участников. Итак, перед стартом мы имеем набор неизвестных величин Ri, которы являются неизменной характеристикой данного участника в течении всего данного турнира. И так Изменение Ri = 0  Это своего рода закон сохранения "Оценки мастерства" Каждая победа приводит к увеличению "Оценки мастерства" При этом она пропорциональна "Оценке мастерства" соперника. Коэффициент пропорциональности – К считаем одинаковым для любых соперников. Кроме того, "Оценка мастерства" пропорциональна числу побед" Одержав 100 побед над гроссмейстером в данном турнире вы получите возможно большую прибавку к вашей "Оценке мастерства" Правда, мы еще не знаем какова будет "Оценка мастерства" этого гроссмейстера в данном турнире. Напомним, что все участники данного турнира "РАВНО НЕИЗЫЕСТНЫ" Итак, по результатам уже сыгранных вами партий в данном турнире, мы получим увеличение вашей "Оценки мастерства" Наши приобретения = К * Сумма (Wia*Ra + Wib*Rb + … + Win*Rn) Другими словами мы собираем в свою корзину дань от всех побежденных нами соперников пропорционально их "Оценке мастерства" причем после каждой партии мы получаем одинаковую дань в случае победы над одним и тем же соперником. Таков ЗАКОН. Но этот закон распространяется и на нас. И наша "Оценка мстерства" уменьшантся в случае наших поражений пропорциноально нашему рейтингу и нашим поражениям. Наши потери = K*Li * Ri И теперь в соответствии с принятым нами Законом сохранения "Оценки мастерства" мы должны приравнять наши "Приобретения" и наши "Потери" K*La * Ra = К*Сумма (Wia*Ra + Wib*Rb + … + Win*Rn) Ну а поскольку Закон одинаков для всех, то и константа К – которая определяет некую долю дани или налога за поражения – ОДИНАКОВА в обеих частях уравнения то ее можно просто сократить или отбросить за ненадобностью Li * Ri = Сумма (Wia*Ra + Wib*Rb + … + Win*Rn) Итак, мы получили уравнение связывающее между собой "Оценки мастерства" всех участников данного соревнования. Всего таких уравнений можно написать n штук для каждого участника. А чтобы решить эту систему уравнений и определить "Оценку мастерства" для каждого участника необходимо наложить одно условие. И такие условия могут быть разные. Достаточно например принять "Оценку мастерства" одного из участников за эталон, присвоив ему 1000 (баллов или очков или пунктов) И тогда все остальные высторяться относительно его. А можно просто определить или точнее задать просто сумму всех "Оценок мастерства" участников турнира. Например n*1000. Другими словами мы предполагаем что средняя "Оценка мастерства" равна 1000. © Copyright: Евгений Потемкин, 2022 Свидетельство о публикации №222010200454