图灵所说的通用意义的智能是人类头脑的诸多属性之一，这些属性困扰了哲学家数千年，除智能外还包括意识、自由意志和意图等。
其中典型的难题之一是感受性（qualia，单数形式为quale)，指感受的主观方面。例如，看到蓝色的感觉，就是一种感受性。考虑以下的思想实验：你是一位生化学家，不幸天生带有一个基因缺陷，它使视网膜上的蓝光受体失活。因此，你患有某种色盲，只能看到红色、绿色及它们的混合色，例如黄色，任何纯粹的蓝色在你看来都像是上述混合色的一种。随后你发现了一种治疗方法，能使蓝光受体开始工作。在对自己进行治疗之前，你可以很自信地预测，如果该疗法有用的话会发生什么情况。其中一种情况是，如果你举起一张蓝色的卡片进行测试，就会看到一种前所未见的颜色。你可以预测自己将把它称为"蓝色"，因为你已经知道这张卡片的颜色叫什么（也已经可以用分光计检验它是什么颜色)。你还可以预测，当你痊愈后第一次看到白天的晴空时，会体验到一种跟看蓝色卡片相似的感受性。但这个实验的结果中有一样东西是你和其他任何人都没有办法预测的，那就是蓝色看起来是什么样。感受性既不可描述，也不可预测，它是一个独特的性质，会让任何有科学世界观的人深感困惑，虽然到头来似乎主要是哲学家在烦恼这个问题。我认为这是一个激动人心的证据，它显示有一个重大发现有待完成，该发现将把感受性之类的事物整合到我们的知识中去。
有些人类能力通常包含在与通用智能有关的诸多属性中，但他们不属于智能，其中之一是自我意识。动物可以认出镜子里的自己，说明它们有自我意识。而计算机可以通过模式识别程序来拥有这种能力。使用工具，使用语言发出信息（虽然不能进行图灵测试意义上的对话），多种情绪反应（不是相关的感受性）也都是如此。这里有一条有用的经验法则：已经能够通过编程实现的东西，与图灵意义上的智能无关，反过来如果你不能通过编程实现它，那就是没有理解它。
在图灵测试中，我们有意忽视了设计这个对象的知识怎样创造出来的问题。测试只关系到谁设计了人工智能的话语：谁使这些话语有意义——谁创造了它们里面的知识？如果是设计者创造了这些知识，那这个程序就不是人工智能。如果是程序自己创造了知识，那它就是人工智能。
“进化算法”（卓老板聊科技有期在讲这个话题）
看起来像能够创造了知识
1，程序员写到程序语言中的知识具有延伸性
2，在设计语言时在想着它会表达什么样的能力
这类工程里似乎屡屡发生的一件事是，在实现了预定目标后，如果允许"进化"程序继续运行，它不会再产生任何改进。如果成功的机器人的所有知识实际上都来自程序员，就会出现这样的情形。但它并不是一个决定性的批评：生物进化经常会出现"局部的最大适应"。此外，生物进化在获得了它那种神秘的通用性之后，似乎停滞了十亿年之久，随后才开始创造重要的新知识。但还是那句话，获得某种很可能由其他原因导致的结果，不能算是进化的证据。
这就是为什么我不相信有什么"人工进化"曾经创造过知识。出于同样的原因，我对一种与此略有不同的"人工进化"也持有同样的看法，后者试图在虚拟环境使模拟生物体发生进化，让不同的虚拟物种互相竞争。
小结
（通用）人工智能领域没有取得任何进展，因为在其核心里有一个悬而未决的哲学问题：我们还不了解创造性如何运作。一旦解决了这个问题，编程实现人工智能将不是难事。甚至人工进化也可能还没有实现，尽管看上去好像实现了。问题在于我们不了解DNA复制系统的通用性的性质。我们不知道，进化出来描述细菌的DNA代码，其延伸范围为什么大到足以描述恐龙和人类。我们也无法理解感受性和意识，当我们明白其中奥妙时，人工实现进化和智能以及与之相关的许多属性，将不用花多大力气。
行为主义：运用的在心理学上的工具主义。该学说认为科学只能（或应该只能）衡量和预测人们对刺激的行为反应。
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