さて，その要約は，次のようなものだった。
物理学と人工知能（AI）の双方にとって核心的な課題の一つは数式回帰である。つまり，未知関数からのデータに一致する数式表現を発見することである。 この問題は原理的にNP困難である可能性が高いが，実用的な興味の対象となる関数はしばしば対称性，分離性，合成性および他の単純化できる特性を示す。 この精神のもとで，我々は，ニューラルネットワークと物理学に着想を得た技術を組み合わせた再帰的多次元記号回帰アルゴリズムを開発した。 我々はそれを「ファインマン物理学講義」からの100の方程式に適用し，そのアルゴリズムはすべてを発見する。従来のソフトウェアでは71だけが見つかった。より困難なテストセットでも，到達水準を15％から90％に向上させた。（AI Feynman（２）に続く）
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