ڈیننگ کی تنقید کا مرکز وہ مسئلہ ہے جسے وہ “غیرمصرّح علم” (ٹیسِٹ نالج) قرار دیتے ہیں—یعنی انسانی فہم کا وہ حصہ جسے آسانی سے لفظوں میں ڈھالا یا ایسی نمائندگی میں تبدیل نہیں کیا جا سکتا جسے کمپیوٹر عمل میں لا سکے۔ ان کے مطابق مشین لرننگ غیرمصرّح علم کی پانچ بڑی اقسام کو گرفت میں نہیں لے سکتی: عام فہم؛ لوگوں اور ماحول کے ساتھ روزمرہ کا تعامل؛ جذبات اور ادراک؛ عملی کارکردگی کی مہارتیں؛ اور ثقافت میں پیوست سماجی و تاریخی علم۔
عام فہم کو ضابطوں اور ڈیٹا میں سمونے کی دشواری کے ثبوت کے طور پر ڈیننگ اُن طویل المدت کوششوں کی طرف اشارہ کرتے ہیں جن میں وسیع علم گاہیں تیار کرنے کی کوشش کی گئی۔ وہ ڈگلس لینٹ کے “سائک” منصوبے کا حوالہ دیتے ہیں جو ۱۹۸۰ کی دہائی میں عام فہم کے حقائق کا بڑا ذخیرہ بنانے کے لیے شروع ہوا تھا؛ چار دہائیوں بعد سائک میں تقریباً ۲۵ ملین اندراجات موجود تھے۔ ڈیننگ کے مطابق نتیجہ پھر بھی ناکافی رہا: “اس کے باوجود یہ خزانہ بھی ایسا پس منظرِ عام فہم فراہم نہ کر سکا جو ماہر نظاموں کو اتنا ذہین بنا دے کہ وہ واقعی ماہر بن جائیں،” اور وہ مزید لکھتے ہیں کہ “سائک نے ثابت کیا کہ وہ بہت سا علم جو انسانوں کو ماہر بناتا ہے، اسے قضیوں کی صورت میں بیان نہیں کیا جا سکتا۔”
ڈیننگ کا کہنا ہے کہ عملی مہارتوں کو مشینی صورت میں منتقل کرنا اس سے بھی زیادہ مشکل ہے کیونکہ وہ مجسم، جسمانی تجربے پر منحصر ہوتی ہیں۔ وہ لکھتے ہیں: “ہزاروں میدانوں میں ہماری کارکردگی کی مہارتیں مشینوں تک منتقل نہیں کی جا سکتیں،” اور “کیا جاننا” اور “کیسے کرنا” کے درمیان فرق واضح کرتے ہیں: “اگرچہ مہارت آمیز نتائج کی وضاحت (‘کیا جاننا’) اکثر بِٹس کی صورت میں پیش کی جا سکتی ہے اور مشین میں محفوظ ہو سکتی ہے، لیکن ہم نہیں جانتے کہ مہارت آمیز کارکردگی کے لیے مجسم علم (‘کیسے کرنا’) کو کیسے کوڈ کیا جائے۔” وہ وجدان، اندرونی احساس، تخیل اور اچانک ابھرنے والی تخلیقی صلاحیت کو بھی غیرمصرّح علم کی اُن شکلوں میں شمار کرتے ہیں جو ان کے نزدیک مشینوں کی دسترس سے باہر رہتی ہیں۔
