О задачном подходе в искусственном интеллекте

Обсуждается проблема интеграционного подхода к искусственному интеллекту. Анализируются содержание и положительные моменты интеграционного агентного подхода. Отмечается, что данный подход неявно следует задачному подходу. Приводятся ответы на вопросы, составляющие суть задачного подхода – откуда берутся задачи, что такое задача, что считать решением задачи. Обсуждается классификация интеллектуальных задач на прямые, обратные и гибридные задачи. Отмечается, что современный искусственный интеллект сосредоточен, главным образом, на решении прямых и обратных задач, оставляя вне поля своего внимания огромный и важный класс гибридных задач. Описывается теоретико-модельный подход к решению всего многообразия интеллектуальных задач, носящий название семантического моделирования. Анализируются достоинства предлагаемой концепции, в том числе, возможность гибкого сочетания при решении гибридных задач уже созданного в искусственном интеллекте инструментария. Обсуждается проблема создания «сильного» / «общего» искусственного интеллекта в рамках задачного подхода.

Ключевые слова: искусственный интеллект, экспертные системы, машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, агентный подход, задачный подход, прямая, обратная и гибридная задача, «сильный» искусственный интеллект, вычислимость, аксиоматический и теоретико-модельный подход, семантическое моделирование.