本論文では、生成AIの進展が不明瞭なアルゴリズムによるものではなく、明確に定義された生成原則に基づいていることを示しています。これらの具体的な実装は多くの応用分野で有効性を証明しています。著者は、これらの生成原則が脳にも存在し、認知神経科学にとって重要であるかを徹底的に調査する必要があると提言しています。さらに、機械学習（ML）が神経情報処理システムの特性化においていくつかの興味深い結果をもたらしたことを議論します。具体的には、世界モデルの限界、思考過程の生成、注意、神経スケーリング法則、量子化の5つの例を挙げ、神経科学が機械学習から多くを学ぶ可能性について考察しています。