Эта критика вызвала подробный ответ Хомскому со стороны директора по исследованиям корпорации Google и известного исследователя в области ИИ, Питера Норвига, который защищал использование статистических моделей и спорил о том, что новые методы ИИ и само определение прогресса не так уж далеки от того, что происходит и в других науках.
Хомский ответил, что статистический подход может иметь практическую ценность, например, для полезной поисковой системы, и он возможен при наличии быстрых компьютеров, способных обрабатывать большие объемы данных. Но с научной точки зрения, считает Хомский, данный подход неадекватный, или, говоря более жестко, поверхностный. Мы не научили компьютер понимать, что означает фраза «физик сэр Исаак Ньютон», даже если мы можем построить поисковую систему, которая возвращает правдоподобные результаты пользователям, вводящим туда эту фразу.
[Теория, приписываемая Дональду Хеббу: ассоциации между стимулом окружающей среды и реакцией на стимул могут быть закодированы через усиление синаптических связей между нейронами — прим. ред.]
Совершенно другой подход, который я считаю правильным — попробовать посмотреть, можете ли вы понять, в чем фундаментальные принципы и их связь с ключевыми свойствами, и увидеть, что в реальной жизни, вам будут мешать тысячи разных переменных — вроде того, что происходит сейчас за окном — и вы разберетесь с ними позже, если захотите более точной аппроксимации. Это просто две разных концепции науки. Вторая — это то, чем наука была со времен Галилея, это современная наука.
[мое: это и есть мой подход, я считаю, что пояснил "фундаментальные принципы и их связь с ключевыми свойствами"]
Ноам Хомский: где искусственный интеллект пошел не туда?
https://habr.com/post/432846/
