Конечно, набросаем быстро архитектуру. Сначала слой восприятия, который превратит головоломку в понятное, структурированное представление – текст → токены → граф. Затем логический движок, который будет применять правила логических выводов, как шахматный движок строит дерево ходов, только для ограничений. Далее – слой эвристики, который будет отмечать наиболее важные переменные, отсекать ненужные ветви и предлагать специализированные под-решатели. Если это зашло в тупик, включается резервный слой: вероятностный семплер или небольшой SAT-решатель, чтобы закрыть слепые зоны. Параллельно, монитор обучения отслеживает, какие стратегии работают лучше всего, и подталкивает систему к сохранению этих шаблонов. И, наконец, мета-оптимизатор, который охватывает всё это, динамически корректируя пороговые значения и точки отката. Получается модульный, самонастраивающийся комплекс, который должен обгонять большинство человеческих решений.