Во! Это ключевой вопрос, который, пока не перейдешь от поиска к ассоциативному доступу по значению практически никто не задает - что ищем-то, если образец для поиска уже есть? Ну нашли в памяти, убедились, что фраза принадлежит тексту и что дальше? Получилось, что мы по части ищем целое, к которому эта часть принадлежит. Но при условии, что эту фразу мы из этого же текста и взяли, то получается, что мы ничего не нашли! Т.е. зачастую мы просто поверяем где лежит у нас вот эта знакомая вещь или лежит ли она у кого-то другого без шансов получитьхоть какую-то новую информацию. Т.е. по сути мы всего лишь ищем подтверждение, что образец нам действительно знаком и очевидно имеется выработанная на него реакция, а если не знаком, то необходима его регистрация. Т.е. никакого отношения эта процедура не имеет к поиску в памяти компьютера и гораздо важнее именно отыскание целого по части, что по сути и является распознаванием, или различением. И здесь важно понять, что любой термин, представляет собой короткий идентификатор в соответствие которому поставлен раскрывающий его длинный идентификатор, а зачастую и не один, а несколько, имеющие как схрдные так и различеые смысловые значения. Т.е. термин и поставленное в соответствие ему определение-описание, да не одно, а несколько с разнвм смысловым содержанием. Типа как у понятия "коса" не единственный смысл и определение. Помните лингвистическую задачку Анпу "косил косой косой косой косой"? Вот и получается из этих терминов и их определений целая семантическая сеть, вполне повторяющая нашу вычислительную.

Неверно. Бит информации дает уже распознанный цветок и классифицируемый как цветок, а не как кошка или еще что. Так что сначала требуется узнать что это вообще такое.

Не волнует причина, волнует ее результат - условный сигнал приемником не отработан. Потому и "кот Шредингера", потому что Шредингер, а не кот, потому и "цветок Плейшнера", потому что не цветок причина прокола.
Признак провала привязан именно к цветку, а не к кошке или еще чему-либо, так что определенность признака завязана на определенность распознавания сигнала. Вот тут вот и начинается разница в нашей механоидной парадигме и ИИшной. У низ распознавание непременно сравнение входного сигнала с образцом. У нас сам сигнал входящий в обусловленную трубку (траекторий) или пучок сходных, является управляющим поведением в качестве реакции на сигнал.
Вот теперь все. Пока.

угу. Автоматически и не программируя врукопашную этот особый случай. Вот эту задачу мы и рещали

В принципе да, поскольку поиск части входяшей в каждлый элемент множества - другая задача. Интереснее с феноменом воспоминания без образца, это когда помнишь, что надо чего то вспомнить, а что забыл или когда слово крутится на языке, а вспомнить никак. Вот что с чем тут сравнивать? А с управляющим сигналом все просто - ты все вспомнил но не обнаружил соответствующей сигналу реакции и "потерялся" в непонятках.

Нет,  входной сигнал и есть управляющий реакцией системы на себя., ну или запускающий ассоциированную управляющую последовательность.

Если ты о признаке провала явки, то в памяти хранится не сигнал, а условие срабатывания от распознанного сигнала. Что же касается его распознавания (ыветок там транслируется или кот) то в памяти образ не хранится вообще. Это ИИшная парадигма, что для распознавания нужен резонанс и совпадение образца с образом. На самом деле достаточно хранить след сигнала, его отпечаток, инверсное отображение, чтобы проверять на стыкуемость, и не морочиться с перебором обрахов и сравнением с образцом. Собственно в этом и преимущество метода Trie

Без комментофф

Нет. Речь о  базовой, инструментальной

А вот математики левополушарники считают иначе и отказывают геометрии в алгоритмичности именно из-за отсутствия в ней операций логики. А построение с измерением алгоритмом у них не считается. Идет с Декарта, который пытался "уничтожить в математики все следы чертежей"

Их целая мафия, если читали Арнольда