No contexto epistemológico contemporâneo sobre inteligência artificial, torna-se fundamental distinguir entre processamento algorítmico, compreensão e juízo. Embora sistemas de IA operem com elevada capacidade de inferência indutiva, identificando padrões e regularidades em grandes volumes de dados, tal desempenho não equivale à resolução do problema epistemológico da indução. Desde Hume (1748), sabe-se que a passagem do particular ao universal carece de justificação lógica necessária, dependendo de pressupostos extraempíricos que escapam ao cálculo formal. A inteligência artificial, ao realizar induções estatísticas, não supera esse impasse, apenas o operacionaliza tecnicamente. Como observa Popper (2004), o conhecimento científico não avança por confirmações indutivas, mas por conjecturas e refutações, dimensão crítica ausente nos sistemas algorítmicos, que operam majoritariamente por correlação e otimização. Nesse sentido, ainda que a IA simule comportamentos interpretativos, ela não compreende nem julga, pois lhe faltam intencionalidade, consciência e inserção em comunidades epistêmicas, conforme evidenciado por Kuhn (2011).