Сейчас много всяких интересных направлений развития ИИ - говорящие программы, решающие разного рода специальные задачи.
Но думаю наиболее верным направлением будет то что сейчас имеет модное название "цифровизация". Если коротко и очень упрощенно - термин цифровизация означает "оцифровка реального мира". Если точнее - построение модели реального мира.
Вообще-то сейчас понятие "цифровизация" применяется в контексте управления работой предприятий. Цифровизация рассматривается как следующий шаг после автоматизации. Под цифровизацией в таком контексте понимается создание виртуальной модели предприятия которая соответствует реальному предприятию в реальном времени - то есть на этой виртуальной модели можно отслеживать работу предприятия а так же моделировать различные варианты процессов на предприятии не тратя огромные деньги на реальные эксперименты а используя только виртуальную модель предприятия. В том числе можно прогнозировать развитие всяких нештатных и аварийных ситуаций, оптимизировать режимы работы предприятия и т.д. и т.п. В общем виртуальная модель во всём настолько точно соответствует реальному предприятию что на ней можно проводить все те же манипуляции которые можно было бы проводить над реальным предприятием, с той лишь разницей что на виртуальной модели это можно делать очень дешево, безопасно и с меньшими затратами времени.
=====
Таким образом лично мне видится наиболее целесообразным и востребованным современностью построение систем ИИ ориентированных на моделирование реального мира в котором обитает человек, объектов инфраструктуры человеческого мира и цивилизации.
А для создания столь сложных моделей не достаточно концепции нейронных сетей. Здесь нужен более продвинутый подход для построения многослойных виртуальных моделей физических, экономических и других объектов и процессов реального мира, имеющих намного бОльшую сложность чем это на практике возможно описать простой концепцией нейронных сетей, и в то же время зачастую имеющих более детерминистскую природу и могущих быть описанными довольно несложными алгоритмами не нейросетевого типа.
=====
Здесь я подвожу не к отрицанию принципов нейронных сетей и не к замене их более примитивными детерминистскими методами моделирования. И то и другое уже было в нашей истории, показало свои преимущества и недостатки. Сейчас идет речь о синтезе этих подходов и выработке единого который имеет преимущества и того и другого, а в целом намного эффективней их обоих.
Частично я реализовал это в концепции когнета (cognitive network - познавательная сеть) - структуры подобной нейронной сети, но могущей иметь в узлах, в отличие от нейронной сети, не только нейроны но и объекты любого рода. В том числе эти объекты могут по смыслу соответствовать объектам реального физического мира а так же многоуровневой иерархии объектов "эмерджентной реальности" (термин надо еще уточнять) над физическим миром.
Таким образом когнет представляет из себя ни что иное как довольно буквальную модель некоторой предметной области с достаточно буквальным отображением её объектов и взаимосвязей между ними в виде "оцифрованной модели". То есть предлагаю рассматривать когнет как ни что иное как способ "оцифровки" некоторой предметной области, включая, кроме "оцифровки" чисто физических объектов так же оцифровку объектов "эмерджентной реальности" - "эмерджентных объектов" над физическими объектами, и взаимосвязей между всем этим хозяйством.
Предлагаю рассматривать методы построения когнетов как методы "оцифровки" реального мира, подобно тому как фотокамера оцифровывает изображения реальных предметов.