При этом для коллективного обсуждения методов и эволюции/развития методов нам всё равно требуются локальные представления. Без локальных представлений нельзя передать компактно информацию о методе из, например, какой-то «сухой» нейросетки, которая научилась что-то делать в «мокрую» нейросетку человека, чтобы он научился делать что-то подобное. Скажем, программа AlphaGo научилась играть в Го лучше чемпионов мира. Но вот передать это знание людям программа не может, указать на важные объекты в игре – не может. Проблема совмещения работы с локальными и распределёнными представлениями (другое её название – «нейросимволические вычисления») на сегодня в AI не решена. Более того, не решена и проблема стратегирования и планирования в распределённых представлениях для искусственных интеллектуальных агентов. Выбирать длинные цепочки методов и затем строить разумные планы выполнения длинных цепочек действий на текущий момент системы искусственного интеллекта не могут.

      Это основная проблема, которая сдерживает сегодня развитие робототехники: роботов надо программировать, они не могут сами разобраться с методами своей работы, сопоставить эти методы работы с предметами окружения, а далее строить длинные планы из цепочек операций этих методов – причём подстраивая методы работы под ситуацию в случае неожиданности (скажем, переходя к методам работы из другой предметной области: если вы пролили кофе на одежду в момент приготовления кофе, то вы прервёте приготовление кофе и будете спасать одежду. Увы, современные роботы не способны к подобным переключениям – ну, или вам придётся считать ситуацию «пролил кофе на одежду» частью метода заварки кофе). Ситуация, конечно, быстро меняется, но даже ведущие исследователи AI считают, что достижения интеллектуальными агентами уровня работы с методами и планирования работ хотя бы кошки или крысы – предмет ещё нескольких лет работы. В науке это известно как парадокс Моравека22: нейросети сегодня могут поговорить с вами о философии и дать совет по маркетингу (главным образом на основе того, что они прочли из написанного людьми, но иногда бывают и новые оригинальные идеи). Для людей это обычно очень трудно и требует много лет обучения, для начала – обучения языку, ведь люди в момент рождения не умеют разговаривать. С другой стороны, обезьяна видит на дереве банан, планирует маршрут прохода к этому дереву, а затем ещё и управляет лапами-хвостом (сотни мышц), чтобы взобраться к банану и взять его. Современный робот может выполнять только отдельные действия в такой истории, особые трудности – в адаптации метода работы к текущей