假设我们有一个充满蓝色气体的广口瓶。打开瓶盖，气体分子不会收到“嘿，伙计们，瓶盖开了，我们向出口出发，奔向自由吧”这类信息，也不会直冲瓶口，气体分子只会像往常那样漫无目的地移动。在移动过程中，靠近瓶口的某些分子确实会离开瓶子，而且随着时间的推移，大多数气体分子会溜出瓶子。一旦生物进化遇到能够进行分层学习的神经机制，该生物的大脑就会发现该机制对进化的目标之一——存活非常有用。为适应迅速改变的环境，学习速度需要不断加快，新皮质的优点就愈发明显。不管是植物还是动物，所有物种都会随着时间的推移逐渐适应改变的环境，但没有新皮质的物种，只能通过代际遗传继承这种能力。没有新皮质的物种可能要经历很多代，也就是几千年才能学会具有跨时代意义的新行为——就植物来说，新行为指适应环境的方法。新皮质最显著的存活优势是它可以在几天之内完成新知识的学习。如果某物种遭遇环境剧变，该物种的某一成员发明、发现或无意间找到（这3种全是创新的变体）适应改变的方法，该物种的其他成员就能得知、学习并模仿那个方法，之后这个方法会像病毒般迅速传播至整个种群。6 500万年前的白垩纪第三纪灭绝事件使得很多没有新皮质的物种迅速灭绝，因为这些物种不能很快地适应突然改变的环境。这标志着拥有新皮质的哺乳动物开始取代它们的生态主导地位。这样一来，生物进化发现具有分层学习能力的新皮质是如此重要，以至于大脑不断增大，直到最终取代智人的大脑。
神经科学已经确定了具有分层学习能力的新皮质的重要意义，同时也为思维的模式识别理论提供了依据。很多观测和分析都发现了该依据，我也会回顾其中的一部分。加拿大心理学家、认知心理生理学的开创者唐纳德·赫布（Donald O.Hebb）首次尝试解释学习的神经原理。他在1949年描述了一种机制，在该机制中，神经元基于自己的经验改变了生理机制，这就为学习和大脑可塑性提供了基础准则：“假设反射活动（或痕迹）的持续或重复会导致细胞不断发生变化，这些变化会增加细胞的稳定性……当细胞A的轴突近到可以激活细胞B，或者不断反复或持续地激活细胞，其中一个或两个细胞会成长或进行代谢，因此，作为激活B的细胞之一，A的效率就会增加。”[119]该理论被表述为“同一时间激活的细胞会联系在一起”，这就是著名的赫布型学习（Hebbian learning）。赫布理论已得到证实，很明显，大脑中的细胞集合不仅能创造新的联系，还能基于它们自己的活动强化新联系。事实上，我们在扫描大脑时可以看到神经元联结的发展。人工“神经网络”的建立就是基于赫布的神经学习模型。(www.xing528.com)
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