Поэтому карты признаков хороший кандидат для экспериментов по динамическому сочетанию входов и выходов для правил, составляющих программу

Вариант второй, частотное сочетание входов и выходов. В этом варианте переставлять входы и выходы не надо. В частотных нейронных сетях (или в программах, построенных на таких сетях) каждый нейрон представляет собой как простейший частотный фильтр, так и простейший генератор частоты. Причём фильтр этот может быть настроен на разные гармоники одновременно (за счёт чего ёмкость и возможности частотных сетей выше, чем у обычных сетей). Точно также любое сочетание нейронов является одновременно сложным частотным фильтром и сложным частотным генератором. (В нашем искусственном интеллекте такой нейрон - эквивалент единичного правила, представленного небольшой нейронной сетью).

Поэтому по одним и тем же нейронам могут на разных частотах могут бродить сигналы, относящиеся к совершенно разнородным сущностям. Но так как разные частоты влияют на одни и те же нейроны (сочетания нейронов), то разные частоты (и сущности, ими обрабатываемые) влияют друг на друга. Поэтому, если наш интеллект построен на принципах частотной обработки сигналов (как упоминалось выше в разделе про частоты), то у этого интеллекта похоже уже есть способность к обобщению разнородных сущностей и к некоторому философскому абстрагированию. Хотя, может есть дополнительные технические решения, которые ускорят формирование таких обобщений в частотных сетях.

И немножко в заключение. Такие вот способы перекомбинирования входов и выходов дают не только высокоуровневые свойства, вроде ассоциативного мышления и качественных обобщений, но и более прозаические. Что будет, если в электрической схеме перепутать провода? Скорее всего, это будет фатально для схемы. А вот для мозга необязательно. Проводились опыты (на животных), когда мозг буквально резали на куски и перемешивали, после чего складывали обратно и отпускали животное. Через некоторое время животное приходило в норму и жило дальше. Полезное свойство, правда?