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그러나 이것이 인공지능이 직관, 통찰, 창의적 사고를 할 수 없다는 의미는 아니다. 이는 인간이 그 메커니즘을 설명하지 못한다고 해서 이러한 인지 활동이 불가한 것은 아닌 것과 같은 이치이다. 스스로 학습하는 능력을 가진 인공지능은 별도의 피드백 없이도 전문가 수준의 지식을 측적하고 이를 활용할 수 능력을 가진다(Kaplan, 2015). 알파고 개발자에 따르면, 알파고의 바둑 실력이 어느 수준에 이르렀는지 짐작하기 어려우며, 따라서 알파고가 어떤 수를 둘 것인지에 대한 예측이 불가능하다(유정식,  2016). 이는 알파고가 바둑에 관한 직관 또는 통찰을 가지고 인간 바둑기사들이 사용하지 않는 창의적인 수를 둘 수 있는 가능성을 암시한다. 딥러닝 기술의 발달에 따라 무수히 많은 인공지능이 인간을 훨씬 능가하는 수준의 지식을 축적하게 되면, 인간이 그러한 것처럼 이들 각각의 지식 축적 방식과 지식의 구조에 차이가 존재할 것이다. 이 시대에는 논리적 이해와 분석적 사고에 매우 뛰어난 전문가 인공지능의 존재를 기대할 수 있는 것과 마찬가지로, 직관에 능하고 창의성이 뛰어난 인공지능의 탄생을 예측할 수 있다.
인공지능은 별도의 피드백 없이 전문가 수준의 지식을 학습하고 활용할 수 있다. 알파고가 직관이나 통찰을 통해 창의적인 수를 둘 수 있는 가능성은 존재하며 수많은 인공지능들이 인간을 능가하는 지식을 습득하게 되면 인간처럼 각각의 지식 구조에 차이가 생겨 직관과 창의성을 가진 인공지능도 탄생할 수 있다.