In seinem Werk untersucht Hector J. Levesque die grundlegenden Unterschiede zwischen moderner, datengesteuerter KI und der klassischen symbolischen KI, die auf Logik und menschlichem Wissen basiert. Während heutiges maschinelles Lernen durch Big Data beeindruckende statistische Erfolge erzielt, fehlt diesen Systemen oft das Alltagsverständnis, um in völlig neuen Situationen sinnvoll zu urteilen. Der Autor nutzt den Winograd-Schema-Test als Alternative zum Turing-Test, um zu belegen, dass wahre Intelligenz ein tiefes Verständnis von Kontext und Hintergrundwissen erfordert. Levesque argumentiert, dass das Studium der menschlichen Kognition als Rechenprozess essenziell bleibt, um die Funktionsweise des Geistes zu entschlüsseln. Das Buch beleuchtet dabei kritisch, wie Wissen erworben wird – sei es durch direkte Erfahrung oder durch die Struktur der Sprache. Letztlich plädiert er dafür, die intellektuellen Grundlagen der KI nicht zugunsten reiner Technologie zu vernachlässigen.