造成混乱的另一个常见原因是这种看法：分布式表述多少是与有关大脑功能定位的广大证据相抵触的(Luria1973)。为了同时表述完全不同的各种事物，运用分布式表述的系统还需要很多不同的模件。分布式表述存在于这些定位模件的内部。例如，不同的模件可供像心理映象和句子结构这些不同的东西使用，但是两种不同的心理映象可能对应于同一模件中的备选活动模式。这里提出的表述方式，在全局范围中是局部的，而在局部范围中又是全局的。
- 分布式表述的优点
这一节考虑分布式表述的三个重要特征：(a)本质上具有构造性的特点；(b)具有自动概括新情况的能力；(c)具有适应变化环境的能力。在这几个优点中，有些也是某些定位模型所具有的，像词汇感知交互激活模型，或第1章中提到的麦克莱兰的概括和恢复模型(McClelland1981)。
推理记忆
人们有一种十分灵活的存取记忆的方法：他们能从对内容的部分描述中回忆起一些条目(Norman and Bobrow 1979)。而且，即使部分描述的某些地方是错误的，他们也能做到这一点。例如，很多人能迅速回忆起满足下面部分描述的那一条目：一个男演员，聪明人，政治家。这种按内容寻址的记忆是十分有用的，但是在常规计算机中很难实现，因为计算机的每一条目是存储在特定地址上的，要取出一个条目，必须知道它的地址。如果用于存取的描述符号组成的所有组合都没有错误，并且是预先已知的，就有可能采用一种称为傻瓜编码的方法，在已知一个条目部分内容的情况下，可快速产生这一条目的地址。然而在一般情况下，按内容寻址的记忆在找出最适合这种部分描述的条目时，需要进行大量的搜索。记忆的中心计算问题就是如何使这种搜索有效。当一些线索可能包含错误时，搜索就变得十分困难，因为与这些线索之一配合失败，就不能用来作快速消除不合适答案的过滤器。
11 分布式表述
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