Jeśli chodzi o aplikację algorytmu ewolucyjnego do rozwoju sieci neuronowej, to wybór odpowiednich operatorów genetycznych nie stanowi najmniejszego problemu. Kompletnie żadnego. Już można by bez najmniejszych problemów dobrać takie operatory.
Problem leży w zupełnie czymś innym. W ocenie inteligentnego programu. Skąd wiadomo czy potomek dwóch inteligentnych programów jest od nich lepszy, czy gorszy? Lepszy w czym? W graniu w szachy? Dostaniemy program dostosowany wyłącznie do grania w szachy... a i to jest wątpliwe. Program musiałby z kimś grać. Może się okazać, że wygrywa tylko z innymi programami, bo wszystkie one popełniają podobne pomyłki. Problemem są więc kryteria oceny programu, a nie samo krzyżowanie, czy mutowanie go.