Цитата из книги «Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта»

можно предположить, что одним из долгоживущих AI останется предложенное Аланом Тьюрингом деление на два подхода «сверху-вниз» и «снизу-вверх». Они соответственно ассоциировалось с символьным AI и коннекционизмом, но сейчас по прошествии лет, накопив определенный опыт эти подходы можно назвать иначе – подход «сверху-вниз» ориентированным на модель (Model-driven AI, MDAI), а подход «снизу-вверх» ориентированным на данные (Data-driven AI, DDAI). MDAI – это прямой наследник символьного AI (symbolic AI), строившегося исходя из так и не доказанной гипотезы о возможности создания программной модели искусственного мозга. Для организации процесса передачи знаний в модели использовались самые разные приемы, но все они страдают общими непреодолимыми недостатками – они чрезвычайно трудоемки в процессе создания и поддержки, зависят от человеческих ошибок (prone to human error), а в ряде случаев сложность такова, что человек попросту оказывается не в состоянии создать необходимую модель знаний. Например, если средствами MDAI решать задача распознавания, то следует сделать полную декомпозицию опознаваемого предмета, выделить все возможные признаки и разработать правила сравнения данных, заложенных в модель с распознаваемым изображением. В экспериментах по распознаванию геометрических фигур такой подход был возможен, но для предметов из реального мира требуемое количество признаков и признаков и слишком велико. Поэтому MDAI неприменим к популярным сейчас компьютерному зрению и к работе с текстами на естественном языке. Однако модели были и остаются важным инструментом исследования, самых разных научных и технических областях создатели моделей стремятся приблизить их как можно ближе к природе, к реальной жизни, но при этом осознанно принимают во внимание их ограничения. На модели, например