На сегодняшний день в области искусственного интеллекта выделяются два основных направления исследований: символьное и нейросетевое.
Символьное направление исследований включает в себя традиционные методы обработки естественного языка, логическое программирование, экспертные системы и решение задач на основе символов и правил. Одним из основополагающих понятий в символьном подходе является символьное вычисление, которое заключается в обработке информации в виде символов и применении к ним определенных правил.
Нейросетевое направление исследований основано на моделировании работы человеческого мозга и нейронных сетей. Основные методы в данном направлении включают в себя глубокое обучение, сверточные и рекуррентные нейронные сети, а также методы обучения с подкреплением. Нейросетевые модели позволяют решать задачи с высоким уровнем сложности и обрабатывать большие объемы данных.
Оба направления исследований в области искусственного интеллекта имеют свои преимущества и недостатки, и активно развиваются в настоящее время. Комбинирование символьных и нейросетевых подходов позволяет создавать более эффективные и интеллектуальные системы, способные решать разнообразные задачи в области искусственного интеллекта.