Очевидно же, что он не понимает проблемы. Возьмём для примера обработку астрономических снимков. А откуда астроном знает, что снимок не дорисован, а именно обработан? И откуда он знает, как именно снимок обработан? Может, ИИ вдруг занялся выделением объектов одного подкласса, а задача была искать объекты всего класса? Например, надо было выделить спиральные галактики, а ИИ выделил спиральные галактики, закрученные против хода часовой стрелки, чем создал иллюзию анизотропии пространства. Так мало того, ИИ ещё и врать обожает, а если его на вранье поймать, то он объявит любой первоисточник «левым», а человека, поймавшего его на вранье, — подверженным галлюцинациям идиотом. Природный интеллект надёжнее, так как не отделяет контрольную и рабочие выборки от обучающих. Плюс его ещё и можно спросить, что он делал, почему, как, и почему именно так. А если спросить ИИ, то он начнёт врать ещё больше. Совсем другое дело, когда надо что-то придумать по аналогии, здесь даже Алиса может оказаться вне конкуренции. Но именно такое применение профессор по незнанию критикует.