知識とスキルをパラメトリック曲線として保存する場合 (すべての深層学習モデルがそうであるように)、一般化できる唯一の方法は、曲線の補間を使用することです。問題は、補間された点が真実と「相関」しているが、真実との「因果関係」がないことです。したがって、幻覚。 解決策は、因果記号グラフを表現の基盤として活用し始めることです(たとえば、ソフトウェアエンジニアとして書く種類のコンピュータープログラム)。人間が書いたソフトウェアスタックは、その非常に複雑なにもかかわらず、非常に高い信頼性を備えており、正確な真実性の伝播の存在を証明しています。