Ich habe dieses Papier tatsächlich sehr genossen. Auf einer Ebene sind diese Modelle bereits allgemein, da man ihnen fast jede Frage oder Aufgabe stellen kann und sie damit etwas anfangen können. Das Problem ist nicht, dass die Modelle nicht "allgemein" sind, sondern dass Turing sich über das, was allgemeine Intelligenz tatsächlich ist und was es bedeutet, geirrt hat. Das Imitationsspiel war falsch. Imitation ist keine Intelligenz. Intelligenz ist viel tiefer und nuancierter. Die größten Probleme heute sind, dass Modelle nicht aus Fehlern lernen und sie nicht konsistent sind. Sie haben keine Theorie des Geistes. Sie könnten heute etwas auf eine Weise tun und am nächsten Tag genau dasselbe anders. Wirklich allgemeine Maschinen müssen Folgendes haben: 1) Langzeitgedächtnis 2) eine konsistente Theorie des Geistes 3) konsistente, zuverlässige Aktionen in einem bestimmten Problembereich 4) Konsistente Kernüberzeugungsstrukturen, eine Art "Meta-Gewicht" 5) kontinuierliches Lernen, das Gewichte aktualisiert 6) die Fähigkeit, aus Fehlern und Erfahrungen zu lernen Bis wir das haben, haben wir keine Maschine, auf die wir uns wirklich verlassen können oder die die wahre Definition von Intelligenz erfüllt. Nochmals, Imitation ist keine Intelligenz.