> -- Trurl писал(а):
> Первое, что научились делать компьютеры, решать дифуры. Думаю, любой человек с улицы скажет, что это более интеллектуальная задача, чем распознавать лица или отпечатки пальцев.
Ниже выдержка из "Поспелов Д.А. Фантазия или наука: на пути к искусственному интеллекту". Книжка 1982 г. (!), но принципиально ничего не изменилось:
Вложение:
tbl_ii.png [ 80.24 КБ | Просмотров: 9727 ]

> -- Цитата:
> Еще в 1969 г. сотрудник Кали­форнийского университета в США Л. Шиклоши соста­вил таблицу, которая весьма удивила специалистов поискусственному интеллекту (табл. 5). Рассмотрим ее.В левой части таблицы приведены данные, относя­щиеся к среднему возрасту человека, к которому онполностью овладевает методами решения указанных вовтором столбце задач. В правой части таблицы приво­дятся годы создания первых американских программ,которые в той или иной мере имитировали тот же роддеятельности.Удивительной особенностью таблицы является то,что между возрастом человека и годами создания про­грамм имеется явная обратная зависимость. То, чемчеловек овладевает чуть ли не в последнюю очередь,было запрограммировано для ЭВМ раньше всего. Затоте процедуры, которые человек начинает применятьдля решения задач еще в младенческие годы, с трудомподдаются программированию, и ко времени, когдаЛ. Шиклоши составлял свою таблицу, такие програм­мы делали свои первые шаги.Со времени, когда была составлена эта таблица,прошло более десяти лет, и стало ясно, что закономер­ность, уловленная в ней, подтверждается. Успехи вобласти программирования шахмат и других комбина­ционных игр стали весьма значительными, програм­мная реализация различных методов логического выво­да достигла уровня, при котором ЭВМ справляются сэтими задачами даже лучше человека. Роботы, в кото-рых координирование действуют зрительные системыи манипуляторы, далеко ушли от уровня «Шейки» илипроекта Стэнфордского университета, называвшегося«глаз — рука».Однако по-прежнему нет программ, которые моглибы с достаточной полнотой анализировать речь, обу-чаться языку, описывать окружающий мир и воспри­нимать его во всей необходимой полноте и сложности.Это показывает, что выявившаяся закономерность от­ражает какой-то объективный факт. И это, действи­тельно, так.
Сегодняшний прогресс и некий хайп вокруг него (на фоне прошлых лет и "застоя" в ИИ) в распознавании образов обусловлен лишь скачком развития железа (видимо, GPU прежде всего). Однако есть и обратная сторона медали -- модели нейросетей (вариации которых возникают как грибы после дождя) стали уж слишком "жирными". От того возникают и альтернативы как, к примеру, "глубокие леса" (каскады деревьев решений) вместо "глубоких сетей" (от известных современных спецов в ИИ):
https://arxiv.org/abs/1702.08835
(к слову, примечательно то, что современный ИИ всё ближе и ближе подбирается к моделям ассоциативной памяти, обоснованной и реализованной ещё полвека назад Глушковцами (вариация тех же древовидных структур как "растущие пирамидальные сети") и модифицированная тем же Поспеловым в те года).

Существующие ограничения и проблемы распознавания образов, прежде всего, связаны как раз (совершенно верно) с отсутствием интеллекта в современных методиках. Сделать постановку задачи "решать дифуры" и вложить кусочек "интеллекта" в методы решения более-менее известно как. А процессы распознавания в "реальном" интеллекте происходят в иной форме (в сравнении с "искусственным" распознаванием), и эти процессы неотделимы от мышления и понятийного аппарата, с моделированием которых дела не радужные.
Подробнее (статейка 2002 г., но актуальность не утрачена):
http://masters.donntu.org/2014/fknt/muradina/library/article2.htm