<div dir="auto"><span style="color:rgb(32,33,34);font-family:-apple-system,blinkmacsystemfont,"segoe ui",roboto,lato,helvetica,arial,sans-serif;font-size:16px;background-color:rgb(255,255,255)">The related </span><b style="margin:0px;padding:0px;border:0px;line-height:inherit;font-family:-apple-system,blinkmacsystemfont,"segoe ui",roboto,lato,helvetica,arial,sans-serif;font-size:16px;vertical-align:baseline;background:none rgb(255,255,255);color:rgb(32,33,34)">Causal Markov (CM) condition</b><span style="color:rgb(32,33,34);font-family:-apple-system,blinkmacsystemfont,"segoe ui",roboto,lato,helvetica,arial,sans-serif;font-size:16px;background-color:rgb(255,255,255)"> states that, conditional on the set of all its direct causes, a node is independent of all variables which are not effects or direct causes of that node</span><br><br><div data-smartmail="gmail_signature">---<br>Frank C. Wimberly<br>140 Calle Ojo Feliz, <br>Santa Fe, NM 87505<br><br>505 670-9918<br>Santa Fe, NM</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Sep 8, 2022, 10:04 PM Marcus Daniels <<a href="mailto:marcus@snoutfarm.com">marcus@snoutfarm.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">“Noise” may have some quantitative properties but nothing that reveals ultimate causality without at least factoring all unseen events from the Big Bang onward.  Signal to noise is about being able to discriminate something you want from something you don’t.   Further, if you wanted to predict the noise part, it just wouldn’t be possible.  There are many different signals to consider that have differing relevance to different observers, and they to can be easier or harder to objectively discriminate from noise too.<br>
<br>
> On Sep 8, 2022, at 4:14 PM, Prof David West <<a href="mailto:profwest@fastmail.fm" target="_blank" rel="noreferrer">profwest@fastmail.fm</a>> wrote:<br>
> <br>
> It seems, to me, that several conversations here—AI, hallucinogens, consciousness, participant observation, and epistemology—have a common aspect: a body of "data" and disagreement over which subset should be attended to (Signal) and that which is irrelevant (Noise).<br>
> <br>
> Arguments for sorting/categorization would include: lack of a Peircian convergence/consensus; inability to propose proper experiments; anecdotal versus systematic collection; an absolute conviction that everything is algorithmic and, even if the algorithm has yet to be discerned, it, ultimately, must be; etc..<br>
> <br>
> I often feel as if my positions on these various topics reduces, in some sense, to a conviction that there is overlooked Signal in everyone else's Noise; even to the point of believing the Noise IS the Signal.<br>
> <br>
> Is this in any way a "fair' or "reasonable" analysis?<br>
> <br>
> davew<br>
> <br>
> -. --- - / ...- .- .-.. .. -.. / -- --- .-. ... . / -.-. --- -.. .<br>
> FRIAM Applied Complexity Group listserv<br>
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> archives:  5/2017 thru present <a href="https://redfish.com/pipermail/friam_redfish.com/" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">https://redfish.com/pipermail/friam_redfish.com/</a><br>
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