Без заголовка

Какая-то сплошная "подгонка под ответ" -- попытка обозреть сложившующая ситуацию, но с неправильными ответами на вопрос "почему". "- Ну чем, чем армяне лучше чем грузины?" "- Чем грузины." В общем, логика у вас потерялась. Давайте вместе искать. >Есть тысячи отмазок (главная из которых "если мы не можем понять, как устроено это знание, что там скрыто за 160млрд. коэффициентов, то это не знание"), которые я воспринимаю как "зелен виноград". Неверно. Мы вполне можем понять, как устроено это знание. Но мы не хотим тратить на это время -- т.к. большой объём знаний не позволяет это нам сделать в достаточной степени за разумное время. >Второй момент с распределёнными представлениями -- это то, что их практически нельзя сконструировать. Можно сконструировать, вот тут я расписал подробнее: http://buriy.livejournal.com/32682.html Более того, те, кто могут залить проблему деньгами (ABBYY Compreno, IBM Watson ) именно так и делают. Именно у них есть профессия "онтолог", и это не шутка. Вообще, почти всё можно сделать, просто что-то проще, а что-то труднее. Что-то даже настолько трудоёмко, что мы "не можем" этого сделать (вот такой выверт языка -- "можем", но "не можем") Так вот, эволюция подходов -- это обычно не про то, что что-то сделать было нельзя, а теперь можно, а про появление подходов выше по соотношению "качество / затраты". Вы сами любите показывать график про "прорывные технологии". Нейроподходы сейчас намного хуже по качеству почти везде. Но их всего за несколько дней можно научить у себя на игровом десктопе, конечно, если кто-то несколько лет поработал и подготовил готовый рецепт для наилучшего выучивания -- а лучше, если получится добыть сразу предобученную базу. То есть, скорее, я бы сказал, что революция на самом деле сейчас в том, что появился способ быстро добывать знание, и теперь более легко добываемое в больших количествах знание вытесняет тщательно подготавливаемое знание. >Хотя я считаю, что главная проблема -- это отсутствие понимания того, какими методами решать какие проблемы, и как сочетать эти методы Я думаю, теперь вам понятно, что эта проблема сводится скорее к тому, как совмещать крупицы 100%-чистого знания и огромные объёмы легкодобываемого "полуочищенного" знания, в котором 5% или 20% ошибок. Считаю, ответ в такой формулировке очевиден.