La ricerca attuale nell’IA affronta con successo compiti specifici di un ambito piuttosto ristretto (o problemi complessi che possono essere scomposti/declinati in sotto-problemi indipendenti più semplici).

Per superare la barriera della complessità, abbiamo bisogno di un cambiamento sostanziale nell’approccio della ricerca nell’IA: abbiamo ovvero bisogno di una ricerca che vada oltre l’attuale approccio basato su aree di IA verticali e separate. Abbiamo bisogno di un approccio integrato, che può essere definito Integrative-AI. Proponiamo un approccio interdisciplinare globale orientato a teorie e tecniche che integrano diversi metodi scientifici, tecnologie, discipline e competenze. Studieremo l’integrazione di rappresentazioni computazionali eterogenee e tecniche di ragionamento/apprendimento (inferenza), come l’integrazione di approcci data-driven e model-based, e rappresentazioni simboliche e sub-simboliche.