Xitoy kompaniyasi Moonshot AI Kimi K3 modelini chiqarib, u eng ilg'or Amerika analoglari, masalan, OpenAI ning oxirgi GPT versiyalari va Anthropic ning Claude'i bilan teng kelish yoki ba'zi hollarda ustunlik qilish qobiliyati tufayli tezda diqqatni tortdi, bu esa bepul taqdim etilmoqda.
Kimi K3 modeli ishga tushirilgandan so'ng, u shuncha yuqori talabni keltirib chiqardiki, Moonshot hisoblash quvvati haddan tashqari yuklanishi sababli ikki kun ichida yangi obunalarini to'xtatishga majbur bo'ldi. Bu muvaffaqiyat AQSh va Xitoy o'rtasidagi ilg'or sun'iy intellekt sohasidagi ustunlik uchun allaqachon zo'rga kirgan poyga kuchaytiradi.
Xitoy AI rivojlanishiga javoban, Vaashington so'nggi yillarda Xitoyga eksport cheklovlarini qattiqlashtirdi, bu esa uning harbiy salohiyat uchun zarur bo'lgan AI va chip ishlab chiqishdagi taraqqiyotini sekinlashtirish maqsadida amalga oshirildi. Biroq, Kimi K3 paydo bo'lishi ushbu texnologik nazorat choralari samaradorligini yana bir bor shubha ostiga qo'yadi.
Amerika ishlab chiquvchilarining aksariyat maxfiy modellaridan farqli o'laroq, Kimi K3 ochiq og'irlikdagi model sifatida taqdim etildi. Bu ishlab chiquvlarga uni o'z serverlarida to'lovsiz yuklab olish, o'zgartirish va ishga tushirish imkonini beradi, bu esa global keng joriy etilishga yordam beradi. Xitoy kompaniyalari Amerika firmalari bilan taqqoslaganda, uskuna va investitsiyalarga cheklangan kirish bilan duch kelishgan holda, mashhur ochiq modellaridan faol foydalanadilar, shu bois ularning Amerika raqobatchilari asosan to'lovli obunalar modeli bilan ishlaydi.
Moonshot AI uch yil avval Jan Zhilin tomonidan janubiy Xitoyning Shantou shahridan istiqbolli dasturchi-muhandis sifatida tashkil etilgan. Uning salohiyati Tsinghua universiteti da Professor Tan Ze rahbadorligida o'qiganda sezildi, u keyinchalik 2019 yilda yana bir mashhur AI kompaniyasi bo'lgan Z.ai ni tashkil etdi. Tan 2014 yilda Yanni stipendiya uchun tavsiya qilgan va uni 'men so'nggi yillarda uchratgan eng iste'dodli va noyob talaba' deb baholagan edi.
Keyinchalik Yan Carnegie Mellon universitetida kompyuter fanlari bo'yicha doktorlik darajasini olib, Meta va Apple ning eski AI rahbari Ruslan Salakutdinov nazoratida o'qidi. O'qish tugagandan so'ng, Salakutdinov Yanning Tim Cookga bevosita bo'ysunadigan Apple bosh rahbari lavozim taklifini rad etganini eslaydi. Salakutdinov Yanning o'z kompaniyasini tashkil etishga qaror qilgani to'g'ri ekanligini ta'kidladi.
Yan o'z qarorini hukumat va ventura kapitalining qo'llab-quvvatlashi hamda Xitoyning ta'limdagi yutuqlari kabi katta imkoniyatlar mavjudligi bilan izohlagan. U AI ning ulkan salohiyatiga ishonishini bildirdi. Yan Xitoy AI sanoatida nafaqat 32 yoshda Moonshot asoschisi sifatida, balki o'z korxonasini ishga tushirish uchun Xitoyga qaytishga qaror qilgani tufayli ajralib turdi.
Yan boshidan buyon ulkan rejalar qo'ygan. 2024 yilda u podkastda startap nomi Britaniya rok guruh Pink Floyd ning sevimli albomi 'Dark Side of the Moon' ga ishora qilishini ma'lum qildi, kompaniya 'uyrimiz uchun juda katta qiymat yaratgan, lekin juda murakkab bo'lgan narsaga erishgan - Oyga qo'nish kabi' deb umid qildi'. Moonshot 2023 yilda Yanning inglizcha ismi nomiga qo'yilgan birinchi Kimi modelini chiqarishdan so'ng tezda milliy mashhurlikka ega bo'ldi. O'sha yili, 2024 yilda Xitoy OAVlariga berilgan intervyu bo'yicha, Moonshot birinchi ikkita moliyalashtirish bosqichida deyarli 300 million dollar jalb qildi.
Kimi K3 ga xalqaro diqqat 2025 yil boshidagi DeepSeek ning ko'tarilishi eslatib o'tadi, uning R1 mantiqiy fikrlash modeli global AI hamjamiyatida shov-shuv qildi. Bu safar K3 OpenAI ning GPT 5.6 Sol va Anthropic ning Claude Fable 5 kabi flagman tizimlarga yaqin keladigan samaradorlikni namoyish etdi, bu esa Xitoy va Amerika modellaridagi tafovutni yanada kichraytiradi.
Biroq, tahlilchilar Moonshotning yutuqini boshqacha ko'rish kerak deb hisoblashadi. DeepSeek ilg'or AI modelini ishlab chiqish uchun ulkan moliyaviy investitsiyalar va katta hisoblash quvvati talab qilinadi degan umumiy fikrni inkor etib, raqobatbardosh narxlarni taklif qildi. Morningstar'dan Ivan Su fikricha, K3 ning narx ustunligi uning ishga tushirilishi vaqtida DeepSeek ning ustunligidan kam ahamiyatga ega.
Hello China Tech rasitasi analitigi va asoschisi Poe Zhao fikricha, K3 Xitoy kompaniyalari DeepSeek ning muvaffaqiyatini davom ettirib, Amerika AI modellaridan orqada qolishni kamaytirishda davom etayotganini ko'rsatadi. U qo'shimcha qilib, 'kengroq ma'no shundaki, DeepSeek tobora bir qoida boshlanishiga o'xshaydi. DeepSeek hayrat edi. K3 esa Xitoyning taraqqiyoti yanada takrorlanadigan bo'lishining dalilidir' dedi.
DeepSeek dan keyin, Moonshot, Alibaba va Z.ai kabi Xitoy AI firmalari har bir yangi model uchun ko'proq diqqatni tortmoqda va chiqarish sur'ati tezlashmoqda. O'z navbatida, Counterpoint Research ning yetakchi AI tahlilchisi Wei Sun ta'kidlaganidek, Xitoy va Amerika modellaridagi umumiy tafovut uch-oltixaftalik muddatgacha qisqargan, garchi bu aniq vazifaga bog'liq bo'lsa ham.
Biroq, ba'zi tahlilchilar Kimi K3 ning haqiqiy imkoniyatlari haqida shubhalanadilar. Morningstar'dagi aksiyalar bo'yicha bosh tahlilchi Malik Ahmed Khan o'tgan juma kuni tayyorlangan tadqiqot eslatmasida, K3 taraqqiyotni ifodalasa-da, u 'real dunyo vazifalarida Fable 5 kabi Amerika flagman modellariga deyarli teng kelishni taqdim etishi mumkin' deb aytdi. U ko'plab ochiq modellarni ishlab chiquvchilari o'tmishda eng yaxshi natijalarga erishish uchun dasturiy samaradorlikni benchmarklar atrofida optimallashtirganini tushuntirdi.
Amerika texnologiya kompaniyalari uchun K3 kabi bepul va taqqoslanadigan Xitoy modellarining mavjudligi ularning o'z mahsulotlarini buzish tahdidini tug'diradi. Yetakchi Amerika AI kompaniyalari Anthropic va OpenAI uzoq vaqtdan beri Xitoy laboratoriyalarini, jumladan Moonshot, DeepSeek va Alibaba ni, ularning modellaridan imkoniyatlarni o'g'irlashda ayblamoqda. Ushbu ayblovlar Kimi K3 paydo bo'lishidan keyin kuchaydi.
Moonshot AI ning korporativ biznes rahbari Huang Zhenxin dushanba kuni davlat OAVlarida berilgan intervyuda distillatsiya ayblovlarini inkor etdi. Biroq, bu Vaashington tomonidan yangi ayblovlarni to'xtatmadi. Oq uyning ilmiy va texnologik siyosat idorasi direktori Michael Kratsios chorshanba kuni X'da joylashtirgan postida: 'Biz Moonshot AI Anthropic ning Fable'ini K3 modelini ishlab chiqish uchun distillatsiya qilganligi haqida ma'lumotlarga egamiz. AQShning maxfiy texnologiyalarini o'g'irlash va Amerika tadqiqotlarini buzishga qaratilgan keng miqyosli, yashirin sanoat distillatsiyasi qabul qilinmaydi.'
Anthropic siyosat bo'limi rahbari Sara Heck Kratsiosni X'da postida qo'llab-quvvatlab, Moonshotni 'intellektual mulkni o'g'irlash va sanoat tajvonligi'da aybladi va buni 'milliy xavfsizlikka jiddiy xatarlar tug'diradigan milliy chaqiriq' deb nomladi. Moliya vaziri Scott Bessent ham chorshanba kuni, ismlarni aytmay, AQSh bunday intellektual mulkni o'g'irlash uchun Xitoy firmalari bo'yicha sanktsiyalar joriy etishi mumkinligini takrorladi. U X'da mamlakatning rasmiy nomiga murojaat qilib, 'Xitoy firmalari yashirin, sanoat hujumlari distillatsiyasini amalga oshirganda, ular intellektual mulkni o'g'irlash chegarasini kesib o'tganda, sanktsiyalar va sub'ektlar Ro'yxatidagi belgilashlar kun tartibida bo'ladi' dedi.'
Biroq, aksariyat tahlilchilar Moonshotga nisbatan distillatsiya ayblovlarini ehtimol yo'q deb hisoblashdi. Counterpointning sanasi shuni ko'rsatdiki, Moonshotda K3 ishga tushishidan oldin cheklangan kirishga ega bo'lgan raqobatchilarning eng so'nggi modellariga asoslanib o'z AI modelini o'qitish uchun vaqt yetarli bo'lmas edi. Bundan tashqari, u shuni qo'shimcha qildi,ki faqat distillatsiya Kimi K3 ning ustunligini tushuntira olmaydi.
Uzoq muddatli yashirin rivojlanishdan so'ng, deepfake texnologiyasi sifat jihatidan sakrash qildi, bu hatto ekspertlarni ham hayratga solmoqda. Sun'iy intellekt yuzlar, ovozlar va harakatlarni yaratishda shunchalik yuqori darajadagi realizmga erishdiki, endi u maxsus tayyorgarliksiz odamlarni va hatto avtomatlashtirilgan tekshiruv tizimlarini osongina aldashi mumkin.
2026 yilga qadar keskin o'zgarish kutilmoqda: oldindan yozilgan klip davri tugaydi va real vaqtda sintez davri boshlanadi. Bu shuni anglatadiki, yolg'on kontent jonli muloqot paytida inson bilan reaksiyalay oladi va ular bilan o'zaro aloqada bo'lishi mumkin.
Avval deepfake statik video bo'lib, uni keyinchalik tahlil qilish mumkin edi. Biroq, yangi generatsiya modellarining vaqtinchalik uyg'unligi ta'minlaydi: harakatlar kadrdan kadrga mantiqiy ko'rinadi, yuz chizig'i ko'z yoki jag' molekulalarida titraydi yoki buzilmaydi va 'performativ' o'zgarishi paytida ham shaxsiyat barqaror bo'lib qoladi. Bu harakat va identifikatsiya xususiyatlarini erkin birlashtirishga imkon beradi, masalan, bir harakatni turli yuzlarga qo'llash yoki bitta yolg'on shaxsiyatga ko'p ifodalar berish mumkin.
Amaliy natijasi shundaki, deepfake shunchaki fayl bo'lib qolmasdan, real vaqtda videovoyinga yoki suhbatga javob bera oladigan 'raqamli aktyor' sifatida ishlay boshlaydi. Bu qo'lda tekshirishni sezilarli darajada murakkablashtiradi, chunki manipulyatsiyaning ko'plab vizual belgilar, masalan, yanada, artefaktlar yoki yoritishning nomuvofiqligi yo'qoladi.
Video rivojlanishiga o'xshab, ovozni klonlash ham to'siqni yengdi. Ishonchli ovoz yaratish uchun faqat bir necha soniya audio namuna yetarli bo'ladi, bu tabiiy intonatsiya, ritm, pauzalar va hatto nafas olish bilan ta'minlangan bo'lib, aksariyat kundalik vaziyatlarda inson qulog'ini chalg'itishi mumkin.
Bu taraqqiyot allaqachon bevosita oqibatlarga ega: yirik chakana savdochilar kuniga AI tomonidan yaratilgan 1000 dan ortiq firibgarlik qo'ng'iroqlarini qabul qilganini xabar qilishmoqda. Bunday hajmdagi holat yaqinda tasavvur qilib bo'lmaydigan edi va sintetik ovoz yordamida firibgarlik nazariy xatardan sanoat operatsiyasiga aylanganligini ko'rsatadi.
Bu hodisaning tez tarqalishi uchta omil bilan izohlanadi. Birinchidan, texnik realizm: eng zamonaviy video modellarlari kadrlar orasidagi uyg'unlikni saqlash uchun maxsus ishlab chiqilgan bo'lib, avval sud-meditsinik dalillar bo'lgan vizual xatoliklarni bartaraf etadi. Ikkinchidan, ajratib bo'lmaydigan ovoz: ovoz klonlash tadqiqotchilar 'ajratib bo'lmaydigan chegaradan' oshib ketdi, bu esa faqat eshitishga tayanib ishonchsizlikni keltirib chiqaradi. Uchinchi, deyarli nol texnik to'siq: generatsiya vositalarining mavjudligi va AI agentlari yordamida jarayonni avtomatlashtirish deyarli har qanday odamga ilg'or texnik bilimlar bo'lmagan holda bog'liq va keng miqyosli yolg'on kontent yaratish imkonini beradi.
Xavfsizlik sektori baholariga ko'ra, o'sish sur'ati hayratlanarli: 2023 yildagi taxminan 500 mingdan 2025 yilda sakkiz millionga yaqin gacha aniqlangan deepfake sonining o'sishi prognoz qilinmoqda, bu yillik 900% ga yaqin o'sishga teng keladi.
Bu vaziyat yuzasidan an'anaviy himoya usuli – vizual xatoliklarni piksel bo'yicha tahlil qilish – samaradorligini yo'qotmoqda. Tadqiqotchilar hozirgi himoya inson hukmiga emas, balki infratuzilmani himoya qilishga o'tganini ko'rsatadilar, shu jumladan:
Biznes uchun bevosita xavf ovoz yoki video orqali firibgarlik hujumlaridir, bu 'raqamli chaqaloq o'g'irlanishidan' tortib mablag'larni tasdiqlovchi soxta rahbarga qadar bo'lishi mumkin. Jamoatchilik munozaralari uchun tahdid real vaqtda dezinformatsiyada yotadi: intervyu, yangiliklar yoki so'rovnomalarning simulyatsiyalari shunchalik autentik ko'rinishi mumkinki, hech qanday tekshiruv o'tkazilmasdan tarqalib, ta'sir ko'rsatishi mumkin.
2026 yil uchun asosiy nuqta shundaki, 'haqiqiy' va 'sintezlangan' o'rtasidagi chegara texnik sifat masalasi bo'lib qolmadi, balki infratuzilmaga ishonch masalasi bo'ldi — bu yerda inson narsaning yolg'onligini 'his qilish' qobiliyatidan ko'ra, manba imzosining, autentifikatsiyaning va raqamli savodxonlikning katta ahamiyati bo'ladi.
>Buyruqlarni tushunmasdan bajaradigan sun'iy intellekt (SI) hurmat qilinishi emas, balki nazorat qilinishi kerak. Generativ SI allaqachon matn yozish, kodlash, tadqiqot, o'qitish va ijrochi qarorlar qabul qilish kabi vazifalarda ishtirok etmoqda. Uni faqat samaradorlikni oshirish uchun qisqa yo'l sifatida ko'radiganlar muhim elementlarni yo'qotib, uni qanday integratsiya qilish bo'yicha bahs boshlamoqdalar.
SI ni 'birgalikdagi intellekt'ga aylantirish, unga metod va mas'uliyat bilan yondashish, mashinaning ravonligini inson hukmronligining o'rnini bosishiga yo'l qo'ymaslik fundamental ahamiyatga ega. 2022 yilda OpenAI ChatGPT ni ishga tushirdi, bu tizim savollarga javob berish, xatoliklarni tanib olish va noto'g'ri farazlarni savol berish qobiliyatiga ega. Global tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, kompaniyalarning 88% biznesning ma'lum bir funksiyasida SI dan muntazam foydalanadi va 62% esa SI agentlarini sinab ko'rgan.
Pensilvaniya universiteti professori va muallif Ethan Mollick SI ning tadbirkorlik, ta'lim va mehnatga ta'sirini o'rganib, 'birgalikdagi intellekt' atamasini yaratdi. Bu ibora SI ning mutlaq orakel ekanligi g'oyasini ham, u faqat murakkab kalkulyator ekanligi g'oyasini ham rad etadi. Mashina bilimli odam tomonidan boshqarilsa, hamkasb, mentor yoki o'qituvchi sifatida xizmat qilishi mumkin. U aniq yozsa, tezda xulosa qilsa, ssenariylarni simulyatsiya qilsa va yaxshi badiiy ohang bilan xato qilsa ham, e'tiborsiz yetakchi aniqlikni haqiqat deb qabul qiladi; aksincha, tayyor yetakchi imkoniyatlarni kengaytiradi va taxminlarni sinovdan o'tkazadi.
Toronto universiteti olimlari Ajay Agrawal, Joshua Gans va Avi Goldfarb kabi iqtisodchilar SI ning bashorat qilish xarajatini kamaytirishi, ammo qaror qabul qilishda hukmning insoniy komponent sifatida saqlanib qolishi haqida dalil keltiradilar. IT sohasida SI agentlari chaqiriqlarni tasniflash, tuzatishlarni taklif qilish, avtomatlashtirish tartiblarini yaratish va hodisalarni tahlil qilishga yordam bera oladi. Biroq, qabul qilinadigan xavf darajasi, operatsion ustuvorlik, mijozga ta'siri, tartibga solishdagi ekspozitsiya va xato xaraji hali ham insonga tegishli. SI yo'lni tezlashtiradi, lekin yetakchilik taqdirni belgilaydi.
Infratuzilma ham yetuklikni talab qiladi. Ishonchli ma'lumotlar, mos xavfsizlik, kuzatuvchanlik, tarmoq, saqlash va tayyor serverlarsiz generativ SI shunchaki texnologik tomoshabinlikka aylanadi. Model ilg'or ko'rinishi mumkin, ammo operatsiya birinchi foydalanish cho'qqisida, ma'lumotlar sizib chiqishi holatlarida yoki javob izlanib chiqilmaydigan bo'lsa, muvaffaqiyatsiz yakunlanadi. Ma'lumotlar markazlari, akseleratorlar, kirish siyosatlari, tozalangan ma'lumotlar bazalari va doimiy baholashlar birgalikdagi intellektning eng kam ko'rinadigan qismi bo'lib, haqiqiy namoyishni amaliy natijadan ajratib turadi.
Stanford universitetining AI Index Report 2026-si shuni hisobot qiladiki, generativ SI uch yil ichida 53% qabul qilingan va bu shaxsiy kompyuter va internet sur'atini ortda qoldirdi, va tashkilotlarning 70% undan kamida bitta biznes funksiyasida foydalanadi. Tezlik sezilarli bo'lsa-da, haqiqiy qiymat jarayonlar qayta shakllantirilganda paydo bo'ladi. Eski hujjatlarga javoblarni oddiy nusxalash kam foyda keltiradi; oqimlar, tasdiqlash mezonlari va kasbiy rollarni qayta loyihalash ko'proq manfaat keltiradi.
Mehnat bozori allaqachon shu bosimni aks ettirmoqda. Global AI Ishlar Barometri 2026 oltita kontinentdagi bir milliarddan ortiq vakansiyalarni tahlil qildi va SI ga ko'proq duch keladigan junior lavozimlarning yetakchilik va strategik fikrlashni talab qilish ehtimoli yetti barobar yuqori ekanligiga kelib chiqdi. Bu muhim nuqta, chunki boshlang'ich karyera hukmni shakllantiradigan takroriy mashg'ulotlarning bir qismini yo'qotadi. Shuning uchun kompaniyalar va ta'lim muassasalari odamlarni oldindan qaror qabul qilishga, yaxshiroq ko'rib chiqishga va asoslangan holda tizimlarga qarshi chiqishga malaka bag'ishlashlari kerak.
Ishonch masalasi ham mavjud. Pew Research Centerning 2026 yildagi tadqiqoti AQShdagi kattalar orasida 49% chatbotlardan foydalanayotganini, 2024 yilda esa 33% ekanligini ko'rsatdi, shu bilan birga 63% SI ning tez rivojlanishidan xavotir bildirmoqda. Kompyuter olimi va Kaliforniya universiteti, Berkeley professori Stuart Russell bu ikkilamchi vaziyatni nazorat muammosi sifatida belgilaydi. DeepMind mang'asining bosh kotibi Mustafa Suleyman SI ning taraqqiyoti uni nazorat qilish mas'ul bo'lgan boshqaruv tuzilmalarining parallel evolyutsiyasiga bog'liq ekanligini himoya qiladi. SI ning ijtimoiy, siyosiy va iqtisodiy ta'sirlari bo'yicha tadqiqotlari bilan mashhur Kate Crawford SI ning material, mehnat va siyosiy xarajatlarni keltirib chiqarishini eslatib, SI boshqaruvi loyiha, boshqaruv va madaniyat masalasi ekanligini ta'kidlaydi.
Tartibga solish jadvali bu xabarni mustahkamlaydi. Yevropa Ittifoqida umumiy maqsadli SI modellarini ta'minotchilari uchun majburiyatlar 2025-yil 2-avgustda kuchga kirdi va Komissiya 2026-yil 2-avgustdan boshlab nazorat huquqlarini qo'lga kiritdi. Braziliyada 2025 yilda taqdim etilgan qonun loyihasi Sun'iy Intellektni Rivojlantirish, Tartibga Solish va Boshqaruvining Milliy Tizimi (SIA) ni taklif qiladi, bunda Milliy Ma'lumotlarni Himoya qilish Avtoriteti (ANPD) rol o'ynaydi.
Keyingi o'n yillik raqobatdosh afzallik mashinalar bilan oxirgi vakolatlarni ularga bermasdan ular bilan o'zaro muloqot qilish qobiliyatida bo'ladi. Bunga ta'lim, arxitektura, jarayonlar, axloq va ijrochi jasorat talab qilinadi, bu SI ning xavflariga beriladigan jiddiy e'tibor bilan jamiyat va kompaniyalar uchun ijobiy kuch sifatida ko'rilishini talab qiladi. Qarorni mashinaga topshiradigan yetakchi hokimiyatni oddiy qulaylik bilan almashtiradi; SI ni birgalikdagi intellektga aylantiradigan esa tashkilotni kengaytiradi va shaxslarni kuchaytiradi. Yordamchi va orakel o'rtasida mas'ul tanlov aniq: SI biz bilan birga fikrlashi kerak va qaror har doim inson tasdiqiga ega bo'lishi kerak.
>PNAS jurnalida nashr etilgan yangi tadqiqot geometrik intuitivlik va abstrakt shakllarni tanib olish qobiliyati inson turlariga xos emas, balki boshqa primatlarga ham umumiy kognitiv xususiyat ekanligini ko'rsatdi. Tadqiqotchilar maymunlar va insonlar geometrik shakllarni tasniflash va qayta ishlash uchun analogik miyalik jarayonlardan foydalanishini aniqladilar.
Har bir guruhning fazoviy naqshlarni qanday idrok etishini xaritalash uchun olimlar maymunlar, maktabgacha yoshdagi bolalar va kattalarning vizual moslik sinovlaridagi xatti-harakatlarini o'rgandilar. To'plangan ma'lumotlar gumanoid primatlarning miyasi murakkab vizual ifodalarni abstrakt ramziy xususiyatlar bilan integratsiya qila olishini ko'rsatdi.
Avvalgi zamonlarda ramziy noyoblik nazariyasi faqat insonlarning burchaklarni aniqlash, parallel tomonlar yoki simmetriya kabi aniq qoidalar orqali geometrik munosabatlarni kodlash qobiliyatiga ega ekanligini ta'kidlagan. Taxmin shuki, hayvonlar atrof-muhitdagi shakllarni farqlash uchun faqat yuzaki va uzluksiz idrok etish xususiyatlaridan foydalanishadi.
Bu nazariy farqni sinash uchun olimlar ishtirokchilarga vizual moslik vazifalarini qo'lladilar, ulardan geometrik shakllarni turli yo'nalishlarda taqdim etilganda ham aniqlash talab qilindi. Tanlovlarni statistik va kompyuter modellaridan foydalanib tahlil qilgan holda, jamoa maymunlar oddiy idrok etish detallariga emas, balki abstrakt tuzilmaviy tushunchalarga afzallik berishini kuzatdi.
Eksperimentning muhim nuqtasi hayvonlarning aylantirilgan shakllarga javobini tahlil qilishda kuzatildi. Fazoda aylantirilgan ob'ektlarga duch kelganda, maymunlar statik tasvirlarni ko'rgan maktabgacha yoshdagi bolalarga qaraganda yanada kuchliroq tuzilmaviy va ramziy ishoralarga bog'liqlikni namoyish etdi. Natijalar geometrik ifoda vizual tizimning aylanish invariansini qayta ishlash qobiliyatidan kelib chiqishini taklif qiladi, bu esa primatlarda geometrik intuitivlik rivojlanishining neyrologik asosini yaratadi. Bu kashfiyot inson miyasidagi eksklyuziv evolyutsion sakrash g'oyasini rad etadi va asosiy geometrik tushunchalar umumiy biologik kelib chiqishga ega ekanligini, fazoviy abstraksiya esa turlar orasida asta-sekin jarayon ekanligini ko'rsatadi.
