những từ khác như:
1) Trời → Đất
5) Trời → Biết
9) Trời → Xanh
2) Trời → Phật
6) Trời → Có mắt 10) Trời → Sập
3) Trời → Thương 7) Trời → Gầm
...
4) Trời → Phạt
8) Trời → Mây
...
Từ mỗi trong mười liên tưởng trực tiếp ở bước một, bạn lại có mười từ
ngữ nếu thực hiện thêm bước liên tưởng thứ hai, thành 100 (10
2
)... Cứ như
thế, đến bước thứ tư, bạn có 10
4
; bước thứ năm – 10
5
... các từ ngữ có được
nhờ liên tưởng, hình thành “sơ đồ cây”. Tình hình phức tạp hơn nữa nảy
sinh, khi thực tế cho thấy, chính các từ ngữ có được nhờ liên tưởng, lại còn
liên kết với nhau. Lúc đó, “sơ đồ cây” biến thành “sơ đồ mạng lưới”. Điều
này có nghĩa, ngay trong quá trình tiếp thu thông tin và quá trình nhớ, bộ óc
con người đã làm công việc xử lý, biến đổi thông tin chứ không giống như
quá trình tiếp thu thông tin và nhớ máy móc của máy tính. Đây cũng là một
thách thức rất lớn đối với những người làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân
tạo.
Mạng lưới nói trên có rất nhiều tác dụng, chẳng hạn, nó giúp nhanh chóng
tìm kiếm và lấy ra đúng thông tin (tri thức) cần thiết lưu giữ trong trí nhớ
(tính sẵn sàng của trí nhớ) để hiểu thông tin tiếp thu, dựa trên sự kích thích
một số chứ không phải tất cả các nút của mạng. Các thí nghiệm dưới đây
phản ánh điều đó:
Các nhà nghiên cứu đề nghị những người tham gia thí nghiệm lắng nghe
một số câu nói phát ra từ máy ghi âm. Trong mỗi câu có một từ bị nhiễu đến
mức chắc chắn không nghe hiểu trong lần đầu tiên mà phải nghe đi, nghe lại
nhiều lần. Các câu nói gồm hai loại: Có nghĩa và vô nghĩa. Ví dụ, hai câu
sau: “Trời mưa ngoài cửa sổ” và “Con hà mã nằm trong đĩa đựng thức ăn”.
Trong đó, các từ “cửa sổ” và “con hà mã” bị nhiễu với mức độ giống nhau.
Kết quả thí nghiệm cho thấy, đối với câu có nghĩa, những người tham gia thí
nghiệm cần nghe khoảng năm – sáu lần để hiểu. Đối với câu vô nghĩa phải
