If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.
في التسعينيات وأوائل القرن الحادي والعشرين، حقق التيار الرئيسي للذكاء الصناعي نجاحًا تجاريًا أكبر واحترامًا أكاديميًا من خلال التركيز على مشاكل فرعية محددة حيث يمكن أن تنتج نتائج يمكن التحقق منها وتطبيقات تجارية، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية أو رؤية الكمبيوتر أو استخراج البيانات.تُستخدم الآن أنظمة "AI التطبيقية" هذه على نطاق واسع في جميع أنحاء صناعة التكنولوجيا، ويتم تمويل الأبحاث في هذا السياق بشكل كبير في الأوساط الأكاديمية والصناعية. حاليا، يعتبر التطوير في هذا المجال اتجاها ناشئا، ومن المتوقع أن تحدث مرحلة ناضجة في أكثر من 10 سنوات.
يأمل معظم الباحثين الرئيسيين في الذكاء الاصطناعى أن يتم تطوير الذكاء الاصطناعى القوي من خلال الجمع بين البرامج التي تحل المشكلات الفرعية المختلفة باستخدام بنية وكيل متكاملة، أو بنية معرفية أو بنية فرعية. كتب هانز مورافيك في عام 1988:
"أنا واثق من أن هذا الطريق من الأسفل إلى الأعلى للذكاء الاصطناعي سوف يفي في يوم من الأيام بالطريق التقليدي من أعلى إلى أسفل بأكثر من نصف الطريق، وعلى استعداد لتوفير الكفاءة العالمية الحقيقية والمعرفة المنطقية التي كانت مراوغة بشكل محبط للغاية في برامج التفكير. الآلات الذكية سوف تنتج عندما يكون الدافع الذهبي المجازي هو الذي يوحد الجهود.
ومع ذلك، حتى هذه الفلسفة الأساسية كانت موضع خلاف؛ على سبيل المثال، اختتم ستيفان هارناد من جامعة برينستون مقالته عام 1990 حول فرضية تأريض الرمز من خلال:
"تم التعبير عن التوقع غالبًا أن النهج" الرمزية "من الأعلى إلى الأسفل" لنمذجة الإدراك ستقابل بطريقة أو بأخرى النهج (الحسية) في مكان ما بينهما. إذا كانت الاعتبارات الأساسية الواردة في هذه الورقة صالحة، فسيكون هذا التوقع وحدات نمطية ميؤوس منها ولا يوجد سوى طريق واحد قابل للحياة من الإحساس إلى الرموز: من الألف إلى الياء. لن يتم الوصول إلى المستوى الرمزي الحر مثل مستوى البرنامج لجهاز الكمبيوتر عن طريق هذا المسار (أو العكس) - ولا هو واضح لماذا يجب علينا حتى محاولة الوصول إلى هذا المستوى، لأنه يبدو كما لو أن الوصول إلى هذا المستوى سيكون مجرد اقتلاع رموزنا من معانيها الجوهرية (وبالتالي مجرد اختزال أنفسنا إلى المكافئ الوظيفي لجهاز الكمبيوتر القابل للبرمجة).