Abstract
Computer science (and AI along with it) has fundamentally different operational possibilities. Firstly, in that humans represent a problem area explicitly symbolically and put the solution of the problem into algorithm, in order to ensure a complete problem solution. Secondly, in that they – using the preconditioned computer less as a controlled transformation medium than as a to a certain extent unknown physical system – initialise a certain approach and observe the calculation process, and thirdly as a medium for the representation of pictures, dynamics, etc.. My paper focuses on basic questions of representation by means of computers, which are directed in particular towards the character of the symbolic and the pictorial, the discrete and the continuous, and thinking in symbols and in analogue structures respectively.
The opposition of logic and approximation is connected with the oppositions of discrete and continuous, that is finite and infinite, digital and analogue, number/script and picture and also calculation and simulation, closed and open solutions, structuralism and constructivism. Signs, symbols, numbers, letters, letter scripts (such as the Korean or Roman alphabets), algorithms, logic, complete models are therefore opposed to the continuous, the analogue, pictures, pictorial script (Chinese, some Japanese scripts), simulation, statistics and probability, and evolutionary models.
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Schinzel, B. (2004). Computer Science between Symbolic Representation and Open Construction. In: Lenski, W. (eds) Logic versus Approximation. Lecture Notes in Computer Science, vol 3075. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-25967-1_6
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