一般我们需要进行大量训练以确定神经网络中神经节的权值，生成分类器。而实际上我们第一次看到羊驼，无需大量训练，下次自然就认识羊驼了。与其说我们是通过训练来认知分辨事物，不如说我们通过存储与匹配完成这一过程。
神经网络的使用方法不应是训练，而是存储与匹配。神经网络来自于视觉系统，主要是描述一套特异的存储匹配方式。这种用神经节点层来概括事物特点的方法有两个特殊之处，一是模糊，二是有距离的概念。
神经网络能存储羊驼这样的具体事物概念，又是如何实现a加b小于3这样的逻辑推理的呢？我们一般会觉得，羊驼和a加b小于3完全是两码事，但是在大脑里他们是一码事，都是一种神经节点层，只是组织方式不同。而且识别字符a的层与上述推理层的距离还很近。
