Современные нейронные сети демонстрируют впечатляющие успехи в аппроксимации сложных многомерных преобразований и генерации реалистичных сигналов, таких как изображения, видео, тексты и речь. Они способны воображать новые ситуации, что говорит о потенциале для развития общего искусственного интеллекта (AGI), отличающегося от узкого искусственного интеллекта тем, что может самостоятельно находить новые знания без прямого участия человека, основываясь на анализе входных данных и уже имеющихся знаний. Создание AGI требует разработки нейронных структур способных к самостоятельному пониманию задачи, разбиения ее на компоненты и формулирования промежуточных целей. В статье представлены идеи по конструированию нейросетевых структур AGI, способных получать новые знания в сложных средах.
