Straipsnyje analizuojama giliojo mokymosi teorija, kuri laikosi deterministinio mokymosi modelio, nes kiekviena dirbtinio agento intelektinė procedūra yra palaikoma konkrečių dirbtinio neuronų tinklo neuroninių jungčių. Jų yra labai daug, todėl imamas apibendrintas vidutinis vaizdas. O žmogaus kūrybinis mąstymas vadovaujasi nedeterministiniu modeliu. Straipsnyje analizuojama Bayeso teorema, pagal kurią mąstanti sistema, remdamasi jai nutikusiais įvykiais, daro išvadas apie būsimų įvykių tikimybę. Analizuojama Meillassoux atviroji tikimybė ir M. A. Boden trys kūrybiškumo tipai. Lyginamas apriorinis Turingo mašinos algoritmas ir žaidžiantis vaikas, kuris žaisdamas išranda naujus aposteriorinius algoritmus. Analizuojama heidegeriška abipusio kūrybingumo tarp žmogaus ir techninių mąstančių mašinų perspektyva. Daroma išvada, kad dirbtinis intelektas mokosi pagal užprogramuotą algoritmą, o žmogus turi atvirą mokymo ir mokymosi horizontą.