Observação: Sistemas computacionais não-IA se limitam a executar sequências de instruções, ao passo que os sistemas IA aprende com o Machine Learning e, com o concurso do NLP (de Processamento de Linguagem Natural, em inglês) conseguem imitar como o cérebro humano pensa e conversar com as pessoas como eles também fossem pessoas.
Voltando à formatação das perguntas/comandos, se os chatbots não compreendem cortesia ou gratidão, expressões como "por favor" e "obrigado" servem apenas para consumir desnecessariamente seus recursos. Por outro lado, demonstrar cortesia em determinados sistemas pode gerar respostas de melhor qualidade. Não porque a máquina se sente inclinada a oferecer um serviço melhor a quem a trata com educação, mas porque, comunicados educadamente, os comandos se tornam mais parecidos com os exemplos de interações que os chatbots receberam durante o treinamento, e como eles os associam a respostas de melhor qualidade, os resultados tendem a ser mais positivos.
Pesquisadores da Microsoft, da Universidade Normal de Beijing e da Academia Chinesa de Ciências concluíram que modelos de IA generativa apresentam melhores resultado quando tratados com educação. Demais disso, pequenas mudanças na estrutura dos comandos — como usar dois pontos e/ou parênteses ou incluir frases que agreguem urgência ou importância às perguntas — chegam a aumentar em até 80% a precisão das respostas. Não porque o modelo "pensa" logicamente, mas, de novo, porque ele os associa a padrões que, durante seu treinamento, deram maior clareza e detalhamento às respostas.
Observação: Segundo Julio Gonzalo, diretor do Centro de pesquisa UNED em Processamento de Linguagem Natural e Recuperação de Informação, o auge do surrealismo foi alcançado quando se descobriu que as respostas matemáticas melhoram se o sistema for solicitado a se expressar como se fosse um personagem de Star Trek.
Cientistas de dados do Google instruíram um modelo a "relaxar e respirar fundo" e observaram que sua pontuação em problemas de matemática desafiadores disparou. Segundo pesquisadores do Instituto Allen para IA, solicitações emotivas acionam partes do modelo que normalmente não são ativadas por solicitações típicas, levando o chatbot a fornecer respostas que normalmente não forneceria para a mesma solicitação.
Acredita-se que a IA possa superar a inteligência humana já nesta década ou na próxima — a julgar pela "inteligência" do eleitorado tupiniquim, isso não é um grande desafio —, embora alguns cientistas acreditem isso só acontecerá quando e se barreiras criadas por diferenças fundamentais entre o cérebro biológico e o dos chatbots forem superadas pelo Machine Learning, dando azo ao surgimento de dispositivos com capacidades cognitivas ainda mais aprimoradas.
Por outro lado, a inexistência de consenso sobre o que é consciência e como ela se manifesta dificulta sua reprodução nos chatbots, e interpretar as emoções humanas é fundamental na interação social. Outros desafios são a emulação da criatividade e da capacidade de inovação e a criação de normas que coíbam o uso irresponsável e antiético da IA.