Ошибки происходят из-за отсутствия механизмов, оперирующих логическими связями. Большинство моделей заходят в тупик, пытаясь справиться с новыми словами, которые не похожи на уже знакомые и не могут быть обобщены по аналогии. Встретившись с новым словом «frilg», например, они выдают не «frilged», как сделал бы человек, а странную смесь вроде «freezled». Дело в том, что у них нет алгоритма переменной (как «х» в алгебре или «глагол» в грамматике), приложимого к любому элементу категории, независимо от того, насколько знакомы его свойства. (Это механизм, позволяющий людям мыслить категориями.) Сети могут только ассоциировать отрывки звуков с другими отрывками, и, сталкиваясь с новым глаголом, который звучит непохоже ни на один из тех, на которых они обучались, сети выдают на-гора попурри из наиболее похожих звуков, какие только могут найти.