Создаваемые поначалу мощный «хайп» вокруг и самого «Супермозга», и создаваемой им Глобальной Системы, стал незаметно сдуваться и сошёл на нет. И, в конце концов, в то время все закончилось созданием отраслевых баз данных, региональных транспортных моделей и моделей потребления, на основе которых стало возникать множество Потребительских аналитических комплексов вроде Глобуса Универмага в Городе и автоматизированных комплексов продаж вроде «стриптизёрши» автосалона в том же Универмаге [1]…
Те первые интеллектуальные логические и роботизированные комплексы, совершая намного быстрее, точнее и безупречнее человека вычисления, логические операции, близкие рациональному человеческому мышлению, разнообразные технологические действия и операции, во многом были «глупее» малых детей и высших животных.
У них были проблемы с выявлением причинно-следственных связей, понимания абстракций, решения проблемы связи сжатия информации и её обобщения… Даже, с распознаванием объектов достаточно долго были проблемы. Комплексные системы распознавания образов, «слёту» схватывали в мельчайших деталях форму любого объекта, важнейшие свойства его структуры… Но нужно было понимать ещё «природу объекта», материалы, из которых он создан. Без этого невозможно определить, какое надо прилагать усилие, чтобы выполнить необходимую операцию, не повреждая объект, специфику самой этой операции, особенности манипулирований с объектом…
В принципе, с большинством таких проблем тогда успешно справлялись, благодаря созданию продвинутых техник глубоко обучения, формированию конструкторов алгоритмов… Но всё это вполне надёжно работало в системах, расположенных на каком-то конечном пространстве (пусть и занимающем десятки квадратных километров), с неким конечным числом управляемых объектов (даже, если их были многие тысячи) и нацеленных на решение какого-то конечного числа задач, решаемых неким конечным числом «сценариев»…
Все это в таких случаях решалось созданием комплекса «мастер-программ», создававшихся во взаимодействии соответствующего «ИИ» и человека, его контролёра-настройщика. А те уже «мастер-программы» обучали своих «коллег» и подчинённые менее продвинутые системы…
В задачу человека входило «подсказывание» решений в ситуациях, которые не имели однозначного формально логического решения или расчёты «ИИ» давали вероятностные результаты… По возможности выявлялись все такие ситуации в рамках решаемых программой задач. Но все ситуации, даже, в таких системах стопроцентно не удавалось просчитывать… Поэтому в их закладывались стоп-алгоритмы, ситуации, в которых система «ИИ» должна было обратиться за помощью, советом к человеку. «Сценарии»