4.這個(gè)全局庫(kù)和相關(guān)的模型成長(zhǎng)系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)某種形式的類似人類的“極端泛化”：給出新的任務(wù)，新的情況，該系統(tǒng)將能夠組裝一個(gè)適合新任務(wù)的新的有效模型，而且使用的數(shù)據(jù)非常少。這要?dú)w功于：1）豐富的類似程序的原始泛化得很好，2）豐富的類似任務(wù)的經(jīng)驗(yàn)。同樣的方式，人類可以學(xué)習(xí)使用非常少的時(shí)間學(xué)會(huì)玩一個(gè)很復(fù)雜的新視頻游戲，因?yàn)樗麄冇性S多以前的游戲的經(jīng)驗(yàn)，并且從以前的經(jīng)驗(yàn)得出的模型是抽象的和程序化（program-like）的，而不是一個(gè)基本的刺激-行動(dòng)之間的映射。
5.因此，這種永久學(xué)習(xí)的模型成長(zhǎng)系統(tǒng)可以被解釋為AGI——通用人工智能。但不用期待什么奇點(diǎn)主義的機(jī)器人啟示錄將來(lái)臨：那完全是幻想，來(lái)源與對(duì)智能和技術(shù)的長(zhǎng)期誤解。不過(guò)，本文不評(píng)論這一點(diǎn)。