软件编程中的面向对象，采取了抽象分层的方法。人工智能也是因为采用这种分层的算法，而获得了超出以往的表现。
为什么抽象分层会如此有效，以至于适合于真实世界的脉络？
有效是相对于低效而言，这是因为以前的人工智能算法并不是采用分层的深度学习，而是采用的一种线性不分层的方法。低效是耗费了更长的程序时间才能达到分层算法的结果。
不管是计算机还是人脑，处理简单概念要比复杂概念容易得多，抽象平均化的结果是减少了概念，降低了混沌效应的范围。
在处理猫的概念时，人可以只使用有用的信息，而不是全部信息，例如DNA信息就不需要。而这也可以是相互转化的，例如有一天出现了一只非常精密的仿真猫，那么DNA信息可能就成为我们分辨的标准。
这可能跟合力，还有优柔寡断有关。合力意味着两个力的信息，并不是分离的，而是整合成了一个力的方向和大小。优柔寡断是分不清事物孰轻孰重，是难以对多个事物的重要性作出抽象。
