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.
The authors discuss the problem of the integration approach to artificial intelligence, analyzing the content and positive aspects of the integration agent approach. It is noted that this approach implicitly follows the task approach. The paper gives answers to the questions that make up the essence of the task approach - where do the tasks come from, what is the task, what should be considered a solution to the problem. It also discusses the classification of intellectual problems into direct, inverse, and hybrid. It is noted that modern artificial intelligence focuses mainly on solving direct and inverse problems, leaving a huge and important class of hybrid problems outside its scope of attention. The paper describes the theoretical model approach to solving the whole variety of intellectual problems, called semantic modeling. It analyzes the advantages of the proposed conception, including the possibility of a flexible combination when solving hybrid problems of tools already created in artificial intelligence. It also discusses the problem of creating a “strong” / “general” artificial intelligence (AGI) in the framework of the task approach.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.