De fapt, mi-a plăcut foarte mult această lucrare. La un anumit nivel, aceste modele sunt deja generale, în sensul că poți să le arunci aproape orice întrebare sau sarcină și ei pot face ceva cu ea. Dar problema nu este că modelele nu sunt "generale", ci că Turing a greșit în privința a ceea ce este de fapt inteligența generală și ce înseamnă aceasta. Jocul imitației era greșit. Imitația nu este inteligență. Inteligența este mult mai profundă și mai nuanțată. Cele mai mari probleme de astăzi sunt că modelele nu învață din greșeli și nu sunt consecvente. Nu au nicio teorie a minții. Poate fac ceva într-un fel astăzi și același lucru diferit mâine. Mașinile cu adevărat generale trebuie să aibă: 1) memorie pe termen lung 2) o teorie consecventă a minții 3) acțiune consistentă și fiabilă într-un anumit spațiu de probleme 4) Structuri de credință de bază consistente, un fel de "meta-greutate" 5) învățare continuă care actualizează greutățile 6) abilitatea de a învăța din greșeli și experiență Până nu avem asta, nu avem o mașină pe care să ne putem baza cu adevărat sau ceva care să corespundă adevăratei definiții a inteligenței. Din nou, imitația nu este inteligență.