人工智能（AI）的一个重要方面是以逐步的“算法”方式能够以其正确性检查和验证的逐步的“算法”方式。这在问题答案领域（QA）尤其重要。我们认为，可以有效地用QA中的算法推理的挑战用AI的“系统”方法有效地解决，该方法具有包括深神经网络的符号和子象征方法的混合使用。此外，我们认为，虽然具有端到端训练管道的神经网络模型在狭窄的应用中表现出良好的窄应用，但它们不能独立地成功执行算法推理，特别是如果任务跨越多个域。我们讨论了一些显着的例外，并指出，当QA问题扩大到包括其他需要其他智能任务时，它们仍然有限。但是，深度学习和机器学习一般，确实在推理过程中扮演重要角色作为组件。我们提出了一种基于三个理想的特性的QA，深算法问题应答（DAQA）的算法推理方法：这种AI系统应该具有的解释性，概括性和鲁棒性，并得出结论，它们最好地通过混合的组合实现和组成ai。