ИИ и поиск абстракций. Очевидно, что даже сегодняшней ИИ очень силен в поиске скрытых зависимостей. Взять Хотя бы вот эту новость - AI может за год предсказать смерть без видимых (для врачей) причин по кардиограмме. (https://incrussia.ru/news/nejroset-nauchili-predskazyvat-smert/). То есть оно работает, очевидно что там есть какие-то внутренние зависимости, но никто толком не знает какие и из обучившейся сети достать эти знания очень трудно.

Дальше будет больше. Слабый, но мощный ИИ будет находить все больше таких скрытых законов во всех областях нашего мира, от физики до социологии. Google уже заигрывает с поиском решений для квантовой гравитации через ML (https://ai.googleblog.com/2019/11/new-solutions-for-quantum-gravity-with.html?m=1), а ведь может так оказаться, что эта теория в принципе не постижима для учёных с нашим уровнем математики.

Люди двигаются всегда по одному шагу. Нельзя придумать банк, не подумав деньги, нельзя придумать оркестр или iTunes, не придумав абстрактного понятия музыки. Поэтому принципы на которых делаются прогнозы сетью мы скорее всего не поймем, но если это работает и она действительно может предсказать информацию, важную для жизни, то какая разница, как? Скажите мне где и почём!