本次測試的項目主要是由麻省理工學院研發的「ConceptNet」，它在詞彙方面得分最高（記憶？），訊息方面則表現一般，理解以及表達方面就更差。
至於問題嘛，也是充溢樂趣的。
簡單的諸如「房子是甚麼？」、「電腦是甚麼？」、「食物是甚麼？」都能基本上解釋出來，然而假設問到需要有思考的問題則讓機器很難表達出來了，例如「咱們為何握手」、「為何要上衛生間」
團隊也將問題進行細化，以便察看「ConceptNet」的反映，然而，小C給出的結果都是使人感覺非常費解，譬如說：這是一種日子在非洲、帶有鬢毛的、巨型灰褐色貓科雄性動物；這時，小C會答出「狗、農場、動物、家庭、貓、非洲」等凌亂的結果。
鑽研者表示，人類假設看到這種問題，會依據某些細節進行簡單篩選，縮小結果規模，然後依據思考得出結果。
然而，人工智慧仍舊還處於對比初級的階段，它仍只能依據問題，來進行檢索，假設沒辦法在他的訊息庫中檢索出這一條相似度很高的結果，就會呈現答非所問的現狀了。
可，事物不都是要按部就班的發展嗎？
假設某一天，人工智慧呈現了人類思惟以及思考模式，你會怎麼做，你願意你的鄰齊中呈現機器人嗎？
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至於問題嘛，也是充溢樂趣的。
簡單的諸如「房子是甚麼？」、「電腦是甚麼？」、「食物是甚麼？」都能基本上解釋出來，然而假設問到需要有思考的問題則讓機器很難表達出來了，例如「咱們為何握手」、「為何要上衛生間」
團隊也將問題進行細化，以便察看「ConceptNet」的反映，然而，小C給出的結果都是使人感覺非常費解，譬如說：這是一種日子在非洲、帶有鬢毛的、巨型灰褐色貓科雄性動物；這時，小C會答出「狗、農場、動物、家庭、貓、非洲」等凌亂的結果。
鑽研者表示，人類假設看到這種問題，會依據某些細節進行簡單篩選，縮小結果規模，然後依據思考得出結果。
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