도 9 는 에이전트 의 네트워크 가 학습 하 고 , 그 후 변하 는 환경 에 계속 적응 하 는 하나 의 구 현예 의 흐름 도 를 도시 한다 . 파이프라인 기계 처리 는 감당 할 수 없 는 양 의 무관 한 분석 을 생산 할 수 있 는 종래 의 방법 과 달리 , 본 명세서 에 기재 된 방법 은 에이전트 의 네트워크 가 빅 데이터 ( Big Data ) 로부터 고품질 의 통찰력 있 는 정보 를 생산 하 도록 자신 의 효율 성 을 반영 하 게 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 그 전체 가 본 명세서 에 참조 로서 포함 되 는 M . Minsky , Society of Mind , Simon and Schuster ( 1988 ) 에 기재 된 , 에이전트 의 네트워크 는 협업 지능 ( collaborative intelligence ) 을 위한 모델 을 이용 한다 . 이 모델 에서 , 자율 적 및 모듈 식 구성 요소 의 집합 이 지각 및 추론 능력 을 로컬 화 한다 . 또한 , 이 모델 은 , 전체 적 으로 , 단순 결정자 의 앙상블 이 문제 해결 에서 임의 의 주제 전문가 ( 들 ) 의 수행 을 대체 할 수 있 다 . 계층 구조 적 재 - 표현 에 대해 앞서 기재 된 게 스탈 트 원리 가 하위 레벨 데이터 에서 상위 레벨 개념 및 패턴 으로 매핑 하 는 데 사용 된다 .