肖恩·麥克盧爾是NonTrivial 播客的主持人，從事構建人工智慧軟體，研究複雜性，以下是他的一些智慧洞察：
1、現實是非線性的，涉及的維度比任何簡單的統計技術都可以正確建模的維度更高。如果你想對現實進行建模，你需要使用能夠充分近似複雜性的高維方法
2、有勇氣不追隨任何人的教條，有智慧知道別人說的一些話一定是對的。
3、在試圖對自己的作品進行精雕細琢時，質量會突然下降。 精雕細琢違反了大自然賦予我們的直接洞察力，抹殺了我們最初論證的本質；抹殺了我們直覺的精神。在我們徒勞地調整、校準和調整我們的認識的過程中，它的現實被淹沒了，取而代之的是我們所擁有的一些人為的擬像。
4、現代人對探索和探究的沉迷導致我們浪費了根深蒂固的、固有的和本能的東西。我們花費了無數的時間來追求工作的昇華，卻沒有認識到我們目標的致命性。
5、大自然的給予不是基於調查，而是基於接受。我們最直接的感覺就是最宏偉的目標。人類所產生的任何事物都必須追逐那些不可言喻的事物。人們透過演示而不是解釋來感知確定性。沒有比單純的宣佈更能證明真理的了。唯一有價值的改進是我們更好地意識到現在如何最好地創造。
6、讓人相信自然行為是病態的唯一辦法就是創造一個非自然的世界。（道法自然）
7、世界變得過於詳細而無法瞭解一切。因此，唯一的辦法似乎就是專業知識。
專業知識迫使社會將決策建立在信任的基礎上。
信任很容易被濫用，因為某個領域的行話 會混淆正在發生的事情。
社會變得無法辨別什麼是真實的。社會認為它最終可以找到值得信賴的專家，但由於之前的觀點，不存在這樣的標準。
整個問題的核心錯誤在於相信細節對於瞭解世界的必須。正是這種“啟蒙運動”的殘餘觀念如此深入地滲透到社會中，使人們幾乎無法理解“事物的細節並不對映到事物的行為”這一認識論真理，而專家們，事實上，不需要。
8、我們為AGI建立指標和基準的整個前提是有嚴重缺陷的。
我們無法為AGI績效建立指標，就像我們無法為人類績效建立指標一樣。
“但我們確實使用指標，用於學校教育和體育”
沒錯！
只有在人為的、不切實際的環境中，指標才起作用。
人工的、不現實的環境正是AGI所不具備的。
9、在一個自動化的世界裡，那些脫穎而出的人會手工做事。
10、“順勢而為”也有不利的一面。
慣性動力會把自己鎖定在當前的模式（上下文）中，這是部分正確和部分錯誤的。
你的思想只關注重要的事情。
破"勢"意味著下一次你會有更新鮮的視角。
11、只有當一個人假設世界比實際簡單時，複雜的問題才有最困難的解決方案。
12、只有宇宙靜止不動，細節才是真實的。但事實並非如此。
13、思考不足比思考過度危險得多。
14、你應該期待終極真理在邏輯上是矛盾的。
15、你追求大量過時科學的方式是你假裝“複雜系統”是一個“科學領域”，而不是字面上的所有存在。
16、如果你不去找原始的來源，你就是在接受別人的解釋。
如果你接受別人的解釋，你就不會讓自己去完成任務。
如果你自己都不想做，那還有什麼意義？
（第一性原理）
17、過度的研究產生虛構。
18、大自然透過差異創造凝聚力。