找到一个代表新概念的单元，并恰当地给它连线，这种问题在使用分布式表述时是不会发生的。我们要做的只不过是调整单元间的相互作用，以创造一个新的稳定的活动模式。如果是通过对大量联结作非常轻微的调整来做到这一点的，新模式的创造就不一定破坏现存的表述。困难的问题是选择一个适合于新概念的模式。新表述对系统其他部分中的表述产生的作用是由活动单元确定的，因此，关键是使用一批大致具有正确作用的活动单元。通过稍稍改变新模式中活动单元的作用，就可以完成对新模式作用的微调，但为新概念选择一个随机模式，将是不明智的，因为这时还需要对加权值作一些重大的改变，这样就会破坏别的知识。在理想的情况下，为新概念选择的分布式表述应当是这样的：为了使新模式稳定，并使它对其他表述产生符合要求的作用，只需对加权值作出最小的调整。
自然，创造一个新的稳定模式，没有必要一步到位。这一模式的出现可能是在许多各别场合进行调整的结果。这使定位表述中出现的那个棘手问题有所缓和：定位表述系统必须就何时创造一个新概念的问题作出独立的全或无判断。如果我们把概念看作稳定模式，它们的独立性就小得多。例如，通过稍稍调整某些加权值，就有可能将一个稳定模式分化成为两个紧密相关的、但却有所区别的变体。如果不容许我们去克隆硬件单元(以及它们的所有联结)，而是用定位表述来完成这种渐进的、概念上的分化，就会困难得多。
分布式表述理论发展中的一个中心问题是，要对学习分布式表述的确切过程作出详细说明。所有这些过程都牵涉到按照第2章概述的那种类型的“学习规则”对联结强度进行的调整。不是所有这些问题都已解决，但是在这些问题上正在取得重要的进展。
11 分布式表述
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