>>4921052
Рассел это в основном справочник по так называемому GOFAI (good old-fashioned AI, aka symbolic AI, aka прагматический ИИ). Это самый старый подход, основанный на явных представлениях. У него есть свои применения, но то, что этот подход не применим к попыткам создания сильного ИИ это на сегодняшний день более-менее ясно. Из полезного там введение и глава про машинное обучение, из которой можно узнать какие основные типы МО бывают, почему статистика это недоделанное МО и научиться правильно применять простые МО-методы. Более сложные методы там не описаны, но общие методы (crossvalidation и тому подобное) применяются к ним точно так же.
В современной ИИ-науке кроме GOFAI есть ещё несколько школ. Очень влиятельна так называемая иерархическая темпоральная модель (HTM), описанная в Hawkins "On intelligence". Про embodied intelligence можешь почитать статью Brooks "Elephants don't play chess" и полистать книгу Pfeifer Bongard "How the body shapes the way we think". Про коннекционизм есть очень хорошее ревью Schmidhuber "Deep Learning in Neural Networks: An Overview".
И да, несколько виноват - говорить что формализация необходимое условие практики это немного чрезмерно категорично. Не формализовывать рассуждения полностью это довольно распространённая практика в ИИ. В источниках, которые я написал, это хорошо прослеживается. Более корректно было бы описать это требование как необходимость иметь и озвучивать хотя бы какое-то представление о том, как начать реализовывать используемые в построениях структуры на практике. Есть очень много подходов, в которых это не делается в достаточной мере и которые за счёт этого очень сильно буксуют. Энактивизм - один из них.
