Решение задачи системой искусственного интеллекта основывается на использовании математических моделей и алгоритмов. Сначала данные подаются на вход системе, затем происходит их обработка с помощью различных методов машинного обучения, таких как нейронные сети, алгоритмы классификации, кластеризации, регрессии и другие.
Основная задача системы искусственного интеллекта - это нахождение закономерностей и патерностеров в данных для решения конкретной проблемы или задачи. Для этого система обучается на размеченных данных, где уже известны правильные ответы, и постепенно настраивает веса и параметры модели таким образом, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования.
При поиске решения система может использовать как обучение с учителем, так и без учителя, в зависимости от поставленной задачи. В первом случае системе предоставляются правильные ответы, на основе которых она учится делать прогнозы, во втором случае система самостоятельно находит закономерности в данных без предоставления правильных ответов.
Таким образом, основой решения задачи системой искусственного интеллекта является обработка и анализ данных с применением различных математических моделей и алгоритмов машинного обучения.