개입과 관찰을 구분하지 않으면 정확한 귀납적 추론을 할 수 없다. 그러나 개입을 명시적으로 표현할 필요 없이도 개입과 관찰을 구분할 수 있는 방법이 있다. 이를 통해 자신과 타인의 정체성 및 의도를 구성할 수 있으며, 이는 의식의 기계적 설명이 될 수 있다.
인지 공통 모델(CMC)의 모듈을 생성 신경망 모델로 대체하여 인공지능 시스템의 인지 능력을 향상시킬 수 있는 이론적 프레임워크를 제안한다.
