有一种考虑分布式记忆的方法，是运用数量很大的一组似然的推理规则。每个活动单元代表一个条目的一个“微特征”，而联结强度则代表微特征之间的似然的“微推理”。这些单元的任何特定的活动模式将满足某些微推理而违反其他微推理。一个稳定的活动模式对似然的微推理的违反程度小于任何邻近模式。通过改变这些推理规则，就可以创造一个新的稳定模式，这样，这一新模式违反这些规则的程度就小于它的相邻模式。有关记忆的这种看法清楚地表明，在真实的记忆与似然的重构之间不存在截然分明的差别。真实记忆是一个稳定模式，因为在它出现之前推理规则就已修改好了。“虚构症”是一个稳定模式，因为推理规则已被修改，可存储数个不同的先前模式。对有关的主体来说，上述情况很可能真假难辨。
真实回忆和虚构症或似然的重构之间的区别有些模糊，这看来就是人类记忆的特征(Bartlett1932;Neisser1981)。人类记忆的这种重构性之所以使人感到意外，仅仅因为它是与我们所用的常规比喻相抵触的。我们总是认为，一个记忆系统应该像文件柜或典型的计算机数据库一样，通过存储条目的文字拷贝，然后检索被存储的拷贝这种方式来工作。这种系统不是自然地重构的。
如果我们把记忆看作一种加工，它构造出一个活动模式，该模式代表了与已知线索相一致的最似然的条目，那么我们需要的就是某种保证：它将收敛于与描述具有最佳配合的条目的表述，尽管有时也许容许得到一个好的但不是最佳的配合。想象这种情况是容易的，但是要将它付诸实施就较困难了。解决这一问题的最新方法是使用统计力学去分析多组相互作用的随机单元的行为。这种分析保证了一个条目与这种描述配合得越好，就越有可能作为解答被产生出来。这就是第7章中介绍的方法，第6章中则介绍了另一种有关的方法。还有一种可供选择的使用连续激活单元的方法(Hopfield1984)，在第14章中介绍。
11 分布式表述
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