广泛尝试、不断反馈的策略，与人脑在面对问题时的工作方式很相似。
想象一个人，在尝试解决试卷上的数学题时，究竟是怎样思考，想出办法呢；
大脑的思考过程，人皆有之，却好似很难用语言来清晰描述，教师指导学生，也往往是泛泛的“认真想一想”、“换个思路想”，其实这时候大脑究竟在做什么呢，无非是利用以往积累的神经突触网络，发动神经刺激，将所有可能涉及到题目、可能给出解决方案的神经连接路径都尝试一遍而已。
这过程中，绝大多数路径都指向“否决”，极少数路径一时没有被判无效，或许，还会连通到逻辑关联的其他路径，运气好的话，在经历难以想象的繁复生物电过程后，大脑会半回顾、半新创的给出一条可行路径，问题才得以解决。
这种过程，在人工智能领域，似乎就是所谓的“神经网络”。