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More Than Can Be Said: A Benchmark and Framework for Pre-Question Scientific Ideation

यह शोध पत्र InciteResearch का परिचय देता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क और इसके साथ जुड़े TF-Bench बेंचमार्क को प्रस्तुत करता है, जिसे शोधकर्ताओं के अंतर्निहित, मूक घर्षण (tacit friction) को स्पष्ट, कार्रवाई योग्य वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एआई केवल डाउनस्ट्रीम निष्पादन के बजाय प्री-क्वेश्चन आइडिएशन चरण को स्वचालित करके मानव सोच का विस्तार कर सकता है।

मूल लेखक: Jie Yu, Song Qiu

प्रकाशित 2026-05-08

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Jie Yu, Song Qiu

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

बड़ी समस्या: "खाली पन्ना" बनाम "धुंधली भावना"

कल्पना कीजिए कि आप एक नई रेसिपी बनाने की कोशिश कर रहे हैं। वर्तमान AI कुकिंग असिस्टेंट्स एक विशिष्ट क्रम का पालन करने में बहुत माहिर हैं: "एक्स्ट्रा चीज़ के साथ लाज़ानिया बनाएं।" वे रेसिपी खोज सकते हैं, निर्देशों को बेहतर बना सकते हैं और एक बेहतरीन कुकबुक एंट्री लिख सकते हैं।

लेकिन क्या होगा अगर आपके मन में कोई रेसिपी न हो? क्या होगा अगर आपके पास सिर्फ एक धुंधली सी भावना (fuzzy feeling) हो? आप शायद सोच सकते हैं, "मुझे पसंद नहीं कि लाज़ानिया कैसे गीला या चिपचिपा हो जाता है, और मुझे आश्चर्य है कि क्या पास्ता को अलग तरह से पकाया जाना चाहिए," या आपके मन में कोई रैंडम विचार आ सकता है जैसे, "यह वैसा ही महसूस होता है जैसे कपड़ों को फिर से व्यवस्थित करने पर सूटकेस बेहतर तरीके से फिट बैठता है।"

वर्तमान AI टूल्स आमतौर पर यहाँ विफल हो जाते हैं। उन्हें काम शुरू करने के लिए एक स्पष्ट, विशिष्ट प्रश्न की आवश्यकता होती है। वे आपकी उस अस्पष्ट, निराशाजनक भावना को एक वास्तविक वैज्ञानिक विचार में बदलने में मदद नहीं कर सकते। वे एक बहुत ही बुद्धिमान लाइब्रेरियन की तरह हैं जो केवल तभी किताबें ढूंढ सकते हैं जब आपको पहले से ही सटीक शीर्षक पता हो।

समाधान: InciteResearch (द "थॉट ट्रांसलेटर")

लेखकों ने InciteResearch नामक एक नया सिस्टम बनाया है। इसे एक ऐसे रोबोट के रूप में न देखें जो आपके लिए विचार बनाता है, बल्कि एक संज्ञानात्मक दर्पण (cognitive mirror) के रूप में देखें जो आपको अपने विचारों को अधिक स्पष्ट रूप से देखने में मदद करता है।

केवल एक कमांड का इंतज़ार करने के बजाय, InciteResearch एक सुकराती जासूस (Socratic detective) की तरह काम करता है (प्राचीन दार्शनिक के नाम पर, जिन्होंने सत्य खोजने के लिए अंतहीन प्रश्न पूछे थे)। यह आपके अस्पष्ट, बिखरे हुए विचारों को लेता है और EVN फ्रेमवर्क नामक तीन-चरणीय प्रक्रिया के माध्यम से एक संरचित अनुसंधान योजना बनाने में आपकी मदद करता है।

चरण 1: इलिकिटेशन (Elicitation - "जासूस की नोटबुक")

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप अपने देखे गए एक सपने का वर्णन करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन वह तेजी से धुंधला होता जा रहा है। एक सामान्य AI केवल कह सकता है, "मुझे और बताएं।" InciteResearch अलग है। यह विशिष्ट, खोजी प्रश्न पूछता है जैसे, "उस सपने में वास्तव में क्या गलत लगा? क्या वह रंग था? या गति?"
यह क्या करता है: यह आपसे बातचीत करके आपकी "धुंधली घर्षण" (वह भावना कि कुछ गलत है) को एक स्पष्ट प्रोफाइल में बदल देता है। यह पता लगाता है कि आप वास्तव में क्यों निराश हैं, आपकी शोध शैली क्या है, और वास्तविक समस्या क्या है। यह एक फुसफुसाहट को एक पुकार में बदल देता है।

चरण 2: वायलेशन (Violation - "नियम तोड़ने वाला")

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक पुल बनाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन आप मानकर चल रहे हैं कि आप केवल लकड़ी का उपयोग कर सकते हैं। एक सामान्य AI केवल बेहतर प्रकार की लकड़ी का सुझाव देगा। InciteResearch पूछता है, "क्या होगा अगर हमें लकड़ी का उपयोग करने की अनुमति ही न हो? क्या होगा अगर पुल को तैरना पड़े?"
यह क्या करता है: यह उन छिपे हुए नियमों को देखता है जिन्हें आप (और विज्ञान) स्वाभाविक रूप से मान लेते हैं। यह यह देखने के लिए जानबूझकर उन नियमों को तोड़ने की कोशिश करता है कि क्या कोई बेहतर, अधिक मौलिक विचार उभर कर आता है। यह केवल पुराने विचार को सुधारता नहीं है; यह पूरी समस्या को ही नए रूप में प्रस्तुत करता है।

चरण 3: नेसेसिटी (Necessity - "लॉजिक पुलिस")

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपने जार खोलने के लिए एक सुपर-कॉम्प्लेक्स मशीन बनाई है। एक सामान्य AI कह सकता है, "कूल मशीन!" InciteResearch एक सख्त इंजीनियर की तरह काम करता है जो पूछता है, "रुको, क्या आपको वास्तव में इन सभी गियर्स की आवश्यकता है? क्या एक साधारण घुमाव काम कर सकता है? यदि मैं इस हिस्से को हटा दूँ, तो क्या मशीन अभी भी काम करेगी?"
यह क्या करता है: यह जाँचता है कि क्या नया विचार वास्तव में आवश्यक है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रस्तावित पद्धति का हर हिस्सा तार्किक रूप से उस अंतर्दृष्टि (insight) द्वारा आवश्यक है, न कि केवल एक फैंसी जुड़ाव जो सुनने में अच्छा लगता है लेकिन जिसकी ज़रूरत नहीं है।

परीक्षण: TF-Bench

यह देखने के लिए कि क्या यह वास्तव में काम करता है, लेखकों ने TF-Bench नामक एक विशेष परीक्षण बनाया।

सेटअप: उन्होंने AI को दो प्रकार के अस्पष्ट इनपुट दिए:
1. संबंधित (Related): एक वैज्ञानिक कहता है, "मेरा मेडिकल डेटा मॉडल अजीब व्यवहार कर रहा है।"
2. असंबंधित (Unrelated): एक वैज्ञानिक कहता है, "कपड़ों को फिर से व्यवस्थित करने पर मेरा सूटकेस बेहतर तरीके से फिट बैठता है।"
लक्ष्य: क्या AI इन अस्पष्ट विचारों को एक वास्तविक, उच्च-गुणवत्ता वाले शोध प्रस्ताव में बदल सकता है?

परिणाम: "मिक्सिंग" से "आर्किटेक्टिंग" तक

परिणाम प्रभावशाली थे। मानक AI (जो केवल मौजूदा विचारों को आपस में मिला देता है) की तुलना में:

मानक AI: "सुरक्षित" विचार बनाने की प्रवृत्ति रखता था जो बनाने में आसान थे लेकिन बहुत नए नहीं थे। "सूटकेस" रूपक मिलने पर, यह भ्रमित हो जाता था या उबाऊ सुझाव देता था।
InciteResearch: इसने ऐसे विचार बनाए जो अधिक नवीन (novel) और उच्च प्रभाव (impactful) वाले थे।
- "सूटकेस" इनपुट मिलने पर, InciteResearch भ्रमित नहीं हुआ। इसने महसूस किया कि मूल विचार पुनर्व्यवस्था बदलने से परिणाम बदल जाता है के बारे में है, और इसने उस तर्क को जटिल वैज्ञानिक समस्याओं पर लागू किया।
- यह पुराने हिस्सों को केवल "पुनर्संयोजित" करने के बजाय नए ढांचों को "आर्किटेक्ट" करने की ओर बढ़ गया।

निचोड़

यह पेपर तर्क देता है कि AI को केवल एक ऐसा टूल नहीं होना चाहिए जो उन कार्यों को निष्पादित करता है जिन्हें हम पहले से जानते हैं। इसके बजाय, AI को मानव सोच का विस्तार होना चाहिए।

जिस तरह एक टेलीस्कोप हमारी दृष्टि को दूर के सितारों को देखने के लिए बढ़ाता है, InciteResearch हमारी अंतर्दृष्टि (intuition) को हमारे अपने अस्पष्ट भ्रांतियों की संरचना को देखने के लिए बढ़ाता है। यह हमें "मुझे लगता है कि कुछ गलत है" से "यहाँ ठीक वही है जो गलत है, और इसे इस तरह से ठीक करने का तरीका यहाँ है जिसे पहले किसी ने नहीं सोचा था" में बदलने में मदद करता है।

संक्षेप में: यह एक ऐसा सिस्टम है जो आपको AI से केवल सोचने के लिए कहने के बजाय, AI के साथ सोचने में मदद करता है।

तकनीकी सारांश: InciteResearch और TF-Bench

समस्या विवरण

वर्तमान AI अनुसंधान एजेंट साहित्य खोज (literature search), संश्लेषण (synthesis), और पांडुलिपि परिशोधन (manuscript refinement) जैसे डाउनस्ट्रीम कार्यों को स्वचालित करने में दक्षता प्रदर्शित करते हैं। हालाँकि, ये प्रणालियाँ एक महत्वपूर्ण सीमा के तहत कार्य करती हैं: वे यह मान लेती हैं कि अनुसंधान प्रश्न पहले से ही स्पष्ट, कार्रवाई योग्य और सुपरिभाषित है। वे एक पूर्व-मौजूदा समस्या क्षेत्र के भीतर निष्पादक (executors) के रूप में कार्य करते हैं, न कि अनुसंधान के उद्गम में भाग लेने में सक्षम संज्ञानात्मक विस्तार (cognitive extensions) के रूप में।

इसके विपरीत, मानव वैज्ञानिक जांच अक्सर "निहित घर्षण" (tacit friction) से शुरू होती है—एक प्रकार का असंतुलन, विसंगति, या असंतोष जो एक स्पष्ट प्रश्न के निर्माण से पहले विद्यमान होता है। मौजूदा उपकरण अस्पष्ट, डोमेन-असंबंधित, या अपरिपक्व अंतर्ज्ञान (inchoate intuitions) को संसाधित नहीं कर सकते क्योंकि उनमें निहित अंतरों को बाह्य करने, छिपे हुए धारणाओं का उल्लंघन करने, या प्रस्तावित विधियों की तार्किक आवश्यकता को सत्यापित करने के लिए तंत्रों का अभाव है। यह शोध प्रबंध तर्क देता है कि यदि AI को मानव सोच के वास्तविक विस्तार के रूप में कार्य करना है, तो उसे केवल मौजूदा ज्ञान के पुनर्संयोजन से आगे बढ़कर, 'टैसिट इंट्यूशन' (tacit intuition) और स्पष्ट वैज्ञानिक विचार (explicit scientific ideation) के बीच के अंतर को पाटना होगा, और संरचनात्मक अंतर्दृष्टि (architectural insight) की ओर बढ़ना होगा।

कार्यप्रणाली: InciteResearch ढांचा

लेखक InciteResearch का प्रस्ताव करते हैं, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जिसे अस्पष्ट मानवीय प्रेरणा को संरचित, कार्रवाई योग्य अनुसंधान प्रस्तावों में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रणाली Assumption-Breaking Hypothesis Generation (ABHG) पर आधारित एक संज्ञानात्मक स्टेट-मशीन द्वारा संचालित है, जो सोक्रेटिक प्रश्न पूछने की श्रृंखला को तीन मुख्य ऑपरेटरों में विभाजित करती है: एलीसिटेशन (E - Elicitation), वैधता/पुनर्गठन (V - Validity/Reframing), और आवश्यकता जाँच (N - Necessity Checking)।

1. सोक्रेटिक एलीसिटेशन (E)

यह मॉड्यूल बहु-चरणीय संवाद के माध्यम से उपयोगकर्ता के निहित अंतर्ज्ञान को एक संरचित शोधकर्ता प्रोफाइल में बाह्य करता है।

प्रक्रिया: सिस्टम प्रारंभिक इनपुट (जो अस्पष्ट या डोमेन-असंबंधित हो सकते हैं) पर सिमेंटिक अलाइनमेंट करता है ताकि डोमेन और संघर्ष संकेतों (conflict signals) को निकाला जा सके। यह ठोस "घर्षण बिंदुओं" (friction points) की खोज के लिए एक गतिशील छंटनी और गहनता रणनीति (triage and deepening strategy) का उपयोग करता है।
आउटपुट: एक संरचित पांच-आयामी प्रोफाइल वेक्टर $P_{profile} = (f, m, c, r, t)$ $P_{p r o f i l e} = (f, m, c, r, t)$ प्रदान करता है, जो दर्शाता है:
- घर्षण बिंदु ( $f$ ): असंतोष का मुख्य स्रोत।
- अभिप्रेरणा ( $m$ ) और रुचि ( $r$ ): समस्या क्यों महत्वपूर्ण है और शोधकर्ता की प्राथमिकताएं।
- बाधाएं ( $c$ ) और परिष्कृत विषय ( $t$ ): कार्रवाई योग्य सीमाएं और विशिष्ट समस्या कथन।
कार्य: यह प्रोफाइल एक सिमेंटिक प्रायर (semantic prior) के रूप में कार्य करता है, जो डोमेन ड्रिफ्ट को रोकने के लिए बाद के तर्क को स्थिर करता है।

2. वैधता और समस्या पुनर्गठन (V)

यह ऑपरेटर नए समाधान स्थान खोलने के लिए वर्तमान अनुसंधान दिशा की धारणाओं को चुनौती देता है।

धारणा खनन (Assumption Mining): सिस्टम चयनित अनुसंधान दिशा पर निर्भर छिपी हुई धारणाओं ( $A_{hidden}$ ) का एक सेट निकालता है।
अनुकूलन (Optimization): यह प्रत्येक धारणा का दो आयामों के आधार पर मूल्यांकन करता है: व्यवहार्यता ( $\phi$ ) (क्या कोई इंजीनियरिंग बाईपास मौजूद है) और नवीनता ( $\nu$ ) (क्या इसे तोड़ने से अनछोड़ा गया स्थान खुलता है)। सिस्टम उस धारणा $a^*$ का चयन करता है जो $\phi(a_i) \cdot \nu(a_i)$ के गुणनफल को अधिकतम करती है।
पुनर्गठन (Reframing): सिस्टम $a^*$ को तोड़ने के लिए एक तार्किक औचित्य उत्पन्न करता है और एक नए समन्वय प्रणाली के तहत समस्या के स्वरूप का पुनर्निर्माण ( $d^\dagger$ ) करता है।
कारण व्युत्पत्ति ट्रेस (Causal Derivation Trace): यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रस्तावित विधि अंतर्दृष्टि का एक आवश्यक परिणाम है, सिस्टम एक सख्त सात-चरणीय कारण श्रृंखला का निर्माण करता है:
$\langle \text{समस्या} \to \text{टूटी हुई धारणा} \to \text{अंतर्दृष्टि} \to \text{दावा} \to \text{भविdtताएँ} \to \text{बाधाएं} \to \text{विधि} \rangle$ ।

3. आवश्यकता जाँच (N)

यह मॉड्यूल स्व-संगति और मिथ्याकरण क्षमता (falsifiability) सुनिश्चित करने के लिए एक सख्त समीक्षक के रूप में कार्य करता है।

जाँच: यह तीन विशिष्ट सत्यापन करता है:
- आवश्यकता: क्या कोई सरल विकल्प मौजूद है? (ओवर-इंजीनियरिंग से बचना)।
- पर्याप्तता: क्या मूल दावे का समर्थन करने के लिए सभी घटक आवश्यक हैं? (पोस्ट-हॉक औचित्य से बचना)।
- प्रति-उदाहरण: क्या चरम इनपुट परिदृश्य विधि की मूल धारणाओं को अमान्य कर सकते हैं?
कार्यान्वयन: वर्तमान हल्के कार्यान्वयन में, N मुख्य रूप से EVN ढांचे की मूल प्रभावशीलता को मान्य करने के लिए एक पोस्ट-हॉक संरचनात्मक सत्यापनकर्ता के रूप में कार्य करता है, जिसमें निरंतर मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है।

प्रमुख योगदान

1. InciteResearch ढांचा

प्राथमिक योगदान एक मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर है जो LLMs को केवल ex nihilo (शून्य से) विचारों के स्रोत के रूप में नहीं, बल्कि निहित समझ को स्पष्ट करने के उपकरणों के रूप में मानता है। एक पाइपलाइन में सोक्रेटिक श्रृंखला को वितरित करके, यह 'निहित घर्षण' से 'संरचनात्मक अंतर्दृष्टि' तक के संक्रमण को सक्षम बनाता है, जो सरल पुनर्संयोजन और वास्तविक समस्या पुनर्गठन के बीच अंतर करता है।

2. TF-Bench (निहित-से-स्पष्ट बेंचमार्क)

लेखक TF-Bench पेश करते हैं, जो विशेष रूप से 'निहित-से-स्पष्ट' (tacit-to-explicit) अनुसंधान सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया पहला बेंचमार्क है।

संरचना: यह डोमेन-संबंधित इनपुट (वैज्ञानिक संकेत लेकिन कम-निर्दिष्ट) और डोमेन-असंबंधित इनपुट (रूपक या वैचारिक संकेत) के बीच अंतर करता है।
मोड: मूल्यांकन चार ऑर्थोगोनल वैज्ञानिक मोडों को कवर करता है: पूर्वानुमान (Prediction), खोज (Discovery), आरोपण (Attribution), और कारणता (Causality)।
उद्देश्य: यह प्री-क्वेश्चन आइडिएशन (प्रश्न-पूर्व विचार-मंथन) के लिए डेटासेट की कमी को संबोधित करता है, जहाँ इनपुट कार्रवाई योग्य अनुसंधान प्रश्न नहीं बल्कि अपरिपक्व अंतर्ज्ञान के अंश होते हैं।

3. संज्ञानात्मक विस्तार का मूल्यांकन

यह कार्य प्रमाण प्रदान करता है कि AI एक स्वचालन उपकरण के बजाय एक संज्ञानात्मक विस्तार के रूप में कार्य कर सकता है। ढांचा यह प्रदर्शित करता है कि धारणा उल्लंघन और आवश्यकता जाँच को लागू करके, AI उत्पन्न प्रस्तावों को भाषाई संपीड़न (linguistic compression) से संरचनात्मक पुनर्परिभाषा (structural redefinition) की ओर स्थानांतरित कर सकता है।

प्रयोगात्मक परिणाम

TF-Bench पर प्रदर्शन

InciteResearch का मूल्यांकन 5 रन में एक प्रॉम्प्ट-आधारित LLM बेसलाइन के विरुद्ध किया गया।

कुल लाभ: InciteResearch ने नवीनता (3.671 से 4.250) और प्रभाव (3.806 से 4.397) में एक बड़ी छलांग लगाई।
डोमेन-असंबंधित इनपुट: सिस्टम ने डोमेन-असंबंधित प्रेरणाओं के साथ विशेष शक्ति दिखाई, जहाँ बेसलाइन की नवीनता और प्रभाव काफी गिर गए (3.454 और 3.626 तक), जबकि InciteResearch के स्कोर बढ़ गए (4.328 और 4.416 तक)। यह सुझाव देता है कि ढांचा विशिष्ट सामग्री से बंधे रहने के बजाय क्रॉस-डोमेन रूपकों से संरचनात्मक अंतर्दृष्टि निकालने में सक्षम है।
व्यवहार्यता ट्रेड-ऑफ (Feasibility Trade-off): InciteResearch ने बेसलाइन (3.437) की तुलना में थोड़ा कम व्यवहार्यता स्कोर (3.092) दिखाया। लेखक इसे एक आवश्यक ट्रेड-ऑफ के रूप में व्याख्या करते हैं: उच्च नवीनता और प्रभाव के लिए मौजूदा धारणाओं को तोड़ने और अनवेरिफाइड तंत्रों को पेश करने की आवश्यकता होती है, जो स्वाभाविक रूप से अल्पकालिक तकनीकी व्यवहार्यता को कम करता है।

एब्लेशन अध्ययन (Ablation Studies)

अध्ययन ने प्रत्येक ऑपरेटर की कार्यात्मक अपरिहार्यता की पुष्टि की:

V (धारणा उल्लंघन) को हटाना: सभी मेट्रिक्स में सबसे गंभीर गिरावट आई (नवीनता 3.500 तक गिर गई), जो यह सिद्ध करता है कि धारणा उल्लंघन एक संरचनात्मक आवश्यकता है, न कि केवल एक नवीनता बूस्टर।
E (एलीसिटेशन) को हटाना: नवीनता और प्रभाव में महत्वपूर्ण गिरावट आई, साथ ही व्यवहार्यता में थोड़ी वृद्धि हुई। यह पुष्टि करता है कि वास्तविक घर्षण बिंदुओं पर पीढ़ी को केंद्रित करना उच्च-गुणवत्ता वाले विचार-मंथन के लिए महत्वपूर्ण है।
N (आवश्यकता जाँच) को हटाना: सबसे कम गिरावट देखी गई, जो इसके पोस्ट-हॉक सत्यापनकर्ता के रूप में इसकी भूमिका के अनुरूप है।

मूल्यांकन निरंतरता

LLM मूल्यांकनकर्ताओं और मानव विशेषज्ञों के बीच इंटर-रेटर समझौता (inter-rater agreement) एक भारित कोहेन का कप्पा (weighted Cohen's kappa) 0.624 (मध्यम सहमति) था, जबकि मानव-मानव सहमति 0.748 (सुदृढ़ सहमति) थी, जो स्वचालित मूल्यांकन मेट्रिक्स की विश्वसनीयता को प्रमाणित करती है।

महत्व और दावे

शोध पत्र का दावा है कि अनुसंधान क्षमता में AI के विकास को AI द्वारा मानव अंतर्ज्ञान को बदलने के रूप में नहीं, बल्कि AI द्वारा अंतर्ज्ञान के विस्तार के रूप में देखा जाना चाहिए। निहित समझ को स्पष्ट, निरीक्षण योग्य और कार्रवाई योग्य बनाकर, InciteResearch प्रदर्शित करता है कि AI स्वयं सोचने के विस्तार के रूप में कार्य कर सकता है।

यह कार्य प्रतिपादित करता है कि एक अनुसंधान समस्या की वैधता मौजूदा साहित्य अंतराल के मिलान से नहीं, बल्कि उन वैचारिक ढांचों के प्रतिबिंब और उल्लंघन से आती है जो समस्या का निर्माण करते हैं। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि उनका ढांचा मानव-AI वैज्ञानिक सहयोग के एक नए प्रतिमान की ओर एक कदम है, जहाँ मॉडल केवल डाउनस्ट्रीम निष्पादन को स्वचालित करने के बजाय अनुसंधान के संज्ञानात्मक उद्गम में भाग लेने में सक्षम एक संज्ञानात्मक एम्पलीफायर (cognitive amplifier) के रूप में कार्य करता है। लेखक विनम्र बने हुए हैं, यह स्वीकार करते हुए कि वर्तमान कार्यान्वयन हल्के संरचित संवाद तक सीमित है और अभी तक दीर्घकालिक मानव अंतर्ज्ञान निर्माण की समृद्धि को पूरी तरह से नहीं पकड़ सकता है।