Может быть, я в чём-то и не совсем прав, поскольку вроде как не в тренде лидеров мнений. Но думаю, что никогда в обозримом будущем машинный алгоритм принятия решения не приблизится к человеческому алгоритму. Машинный алгоритм будет всегда несколько усечённым, если только человеческую целесообразность не сменит целесообразность машинной цивилизации, где сообщества машин станут субъектами с личностными, ролевыми, правовыми и социально-политическими признаками. Пока это объекты, управляемые человеком.
Потому при принятии решений всегда есть слабо структурируемая, мало формализуемая, чисто человеческая субъективная составляющая. Она имеет место на всех стадиях принятия актуальных научно-практических решений для серьёзных системных и междисциплинарных проблем.
Как то:
1) визуализация проблемы на основе практики личной физической и управленческой работы,
2) концептуализация и формула парадигмы изменений и формирования новой функциональной среды действительности,
3) структуризация проблемы,
4) определение границ и глубины объекта исследования,
5) определение предмета исследования,
6) классификация изменяемых факторных и результативных признаков,
7) формулирование гипотез о связи,
8) разработка математических (экономико-математических) моделей анализа связей с учётом состояния и состава структур,
9) разработка алгоритмов и программ вычислений,
10) разработка планов пассивных и активных производственных экспериментов,
11) систематизация сведений к вариантам состояния объекта исследования и превращение их в измеряемую форму,
12) расчёты на глубоко структурированных моделях, определение значимости, весомости факторных признаков и их отсев,
13) написание рекомендаций по технологическому применению решения,
14) написание рекомендаций по инверсии процессов индустриальной среды (совокупность процессов производства и управления) для предприятий, производственно-технологических комплексов и рабочих мест, в которых будет реализовано решение,
15) разработка дополнений к корпоративной понятийной системе,
16) публикации, обучение, самообучение и саморазвитие, формирование признаков индивидуальной квалификации в зоне профессиональной ответственности работника,
17) оформление и регистрация авторских прав на интеллектуальные продукты,
18) авторский контроль проектов изменений и т.д.
Как видим, для нестандартных решений развития, применение машинных алгоритмов наступает только на девятом, одиннадцатом и двенадцатом шаге анализа проблемы. Остальные шаги сугубо индивидуальны,и я никогда не видел нужным и не пытался их формализовать в машинные алгоритмы.
Для решений, обеспечивающих функционирование, не связанных с развитием, достаточно использовать априори принятые модели и машинные алгоритмы многоразового использования. Здесь человек-разработчик высокой индивидуальной квалификации нужен один раз. А потом используется "человек-выключатель" низкой квалификации. При этом после включения машина работает практически сама без участия человека.
С уважением. Александр.