Развој вештачке интелигенције одвија се кроз два суштински различита приступа, а данашње неуронске мреже, упркос огромним могућностима, имају ограничење које их спречава да истински разумеју свет, тврди економиста и програмер Мартин Армстронг.
Армстронг прави разлику између данашњих система заснованих на неуронским мрежама и онога што назива „класичном вештачком интелигенцијом“. У првом случају систем учи обрасце из огромних количина података, док се други приступ заснива на правилима, логичким везама и знању које је програмер директно уградио у систем.
Као пример другог приступа Армстронг наводи сопствени систем „Сократ“. Он тврди да „Сократ“ није неуронска мрежа, већ систем у који је деценијама уграђивао сопствено искуство у трговању и разумевању начина на који функционише светска економија. Циљ није био само да машина препознаје обрасце, већ да повезује тржишта, капитал, политику и економске циклусе у јединствен модел.
Према његовом мишљењу, савремене неуронске мреже могу изузетно успешно да претражују и обрађују информације, пишу текстове, анализирају огромне количине података и препознају сложене обрасце. Ипак, Армстронг сматра да оне не поседују истинско разумевање онога што обрађују.
Он то објашњава примером библијске параболе: систем може да прочита причу, анализира је и напише убедљив приказ њеног значења, али, према Армстронгу, не разуме суштинску моралну поруку на исти начин као човек нити је нужно способан да самостално пренесе ту поуку на потпуно другу област.
Главна разлика, по његовом тумачењу, лежи у способности откривања нечег заиста новог. Неуронске мреже изузетно добро комбинују и анализирају оно што већ постоји у подацима на којима су обучаване, али Армстронг оспорава тезу да оне поседују стварну радозналост и способност самосталног формирања потпуно новог разумевања света. Због тога сматра да такви системи неће достићи ниво истински свесног живог бића.
Као пример ограничења таквог приступа Армстронг наводи IBM-ов систем „Watson“, у који је компанија уложила огромна средства и који је, између осталог, примењиван у здравству. Он тај случај користи као аргумент за своју тезу да приступ огромној количини медицинских података сам по себи није довољан да машина направи потпуно ново научно откриће.
Армстронгова теза зато отвара много шире питање од саме технолошке трке: да ли је вештачка интелигенција која уме да даје изузетно убедљиве одговоре истовремено и интелигенција која разуме сопствене одговоре?
Према његовом виђењу, управо ту се налази граница између две врсте вештачке интелигенције – једне која препознаје и обрађује обрасце и друге која покушава да функционисање света објасни кроз правила, узрочно-последичне везе и јединствен логички модел.
