Можно показать что большинство ИИ-проблем решаются именно в этой области, включая анализ естественного языка. Да я не хочу.
Напишу только для нейросетевиков, которых производят в промышленных масштабах и которых будет еще больше.
Обработка данных бывает сверху-вниз, это нормальное рассуждение. И снизу-вверх, собственно вычисление. Второе реально работает, первое эмулируется. Второе тупая механика, первое интеллект.
Например есть некая схема вроде электронной или нейрости, там бегают сигналы. Понимание этой системы проще всего описывается правилами-продукциями, примерно так:
Схема1:(Состояния(t1)+Сигналы(t1)->Состояния(t2)+Сигналы(t2))
То есть схема определяет правило смены значений возбужнения и т.п.
Теперь внесем схему в данные:
Схема1+Состояния(t1)+Сигналы(t1)->Схема1+Состояния(t2)+Сигналы(t2)
Осталось просто правило, достаточно простое чтобы компьютера такое выполнял. Теперь его немного изменим:
Схема1+Состояния(t1)+Сигналы(t1)->Схема2+Состояния(t2)+Сигналы(t2)
или
Схема(t1)+Состояния(t1)+Сигналы(t1)->Схема(t2)+Состояния(t2)+Сигналы(t2)
Естетственно выполняется оно не Схемой1, а внешней ко всей этой лабуде исполняющей системой.
ОфигенноМощнаяСистема:(Схема(t1)+Состояния(t1)+Сигналы(t1)->Схема(t2)+Состояния(t2)+Сигналы(t2))
Вот чего нейросетевики никак не могут понять, это что Схема не последний уровень управления и перебором-изучением-моделированием разных топологий схем и правил обучения ничего кроме топологий и правил обучения не получить. Пусть думают. Год.
А более продвинутым другой вопрос.
Есть разные структуры данных: Стек, Массив, Очередь, Дерево ... и т.д.
Как создавать новые?
Данные конструкции являются семантикой к простому вектору памяти.
Описана эта семантика на некотором языке. Вроде как эти конструкции тоже можно обрабатывать, в частности преобразовывать один формат данных в другой. Если бы я хотел написать "преобразовывать данные в одном формате в данные в другом формате", я бы так и сделал. Кто уловил в чем разница прошу высказывать соображения.
: