（脑子里）装满了菲利普·兰茨（PhilipLentz）———他自己的科学合作者—撰写的各种技术类论文，里克向自己的朋友戴安娜·哈特里克(DianaHarrick）——中心的另一位研究者——解释神经网的学习过程。“信号模式从一层向另一层扩散，穿过整个网络。最后的反应收集在输出层(outputlayer)。然后，网络将这种输出与训练者表达出来的预期输出（结果）进行比较。如果两种输出不同，网络就会把误差的信息反向传播到输入层，以便调整导致错误的每一个连接（中间层）的价值（weight)。”(G2，p.67）调节价值就等于决定两个或者更多的神经元怎样才能同时激发。里克解释说，“如果两个神经元同时激发，它们的连接就会更强大，并且下一次刺激会变得更容易”。这种想法被总结在海布学习法则（Hebbianlaw）中：“运动中的神经键喜欢保持运动。休息中的神经键倾向保持休息。”(G2，p.73）由此，神经网通过一个连续不断的猜测过程不断被纠正，反向传播（误差)，再猜测，以此类推一进行学习。层次和连接越多，神经网络就越复杂，其学习能力也更完善。
这种神经网的创造过程，经历了多种处理程序(implementations)，直至达到程序H(ImpH)。这个过程包含一个由两条线索交织的故事。第一条线索是里克在回忆自己与C.之间失败的交往关系。C.是里克在当助教时（22岁，对2.2的另一种暗示）遇到的一个女子，她是里克班上的一个本科生(20岁，比里克小两岁，停留在小圆点的另一边）。在这个没有善终的故事里，叙事的功能仿佛使得（故事）正在通过里克的神经线路被反向传播，因此他可以调整连接点的相关价值，以便更准确地估计它的意义。里克认定他与C.的关系失败了，因为C.扮演着他的皮格玛丽翁（眼中）的伽拉忒亚，绝不仅是他自己创造的对象。
第十章 虚拟性的符号学：描摹后人类
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