想象一个口渴的孩子学会去拿旁边的杯子。之后，孩子为什么没有在任何情况下都去拿杯子呢，比如觉得孤独或者觉得冷的时候？我们是怎么区分我们学到的不同东西可以实现不同目标的呢？方法之一就是给每个不同的目标保留一个单独的记忆库。
每个原型专家的独立知识库
为了让这个方法起效，我们必须限制每个专家只在自己的目标活动时才学习。我们可以通过把它们放置在一个交互排斥系统中来实现这一点，比如“饥饿”的记忆只有在“饥饿”活动时才会形成。这样的系统永远不会对要用什么记忆感到困惑。感到饥饿的时候，它只会去做以前感到饥饿时学会去做的事；不会在口渴的时候去吃东西，也不会在饥饿的时候去喝水。但如果给每个目标都保留一个不同的记忆库就太奢侈了，因为就像我们说过的，大部分真实世界的目标使用的都是同样类型的知识。如果所有专家都可以共用常见的、一般性目的的记忆不是会更好吗？
知识基础生长到彼此之中
这也会产生问题。如果任何一个专家为了自己的好处想要重新安排某些记忆，其可能会破坏其他专家所依赖的结构。不可预测的互动太多。专家们如何合作共享它们所学到的内容呢？如果它们和人一样，就可以交流、谈判和组织。但因为每个单独的专家太小，所工作的领域也太特别，所以它们无法理解其他专家的工作。它们能做到的最好的事就是互相利用其他专家可以做的事，而不需要理解那是什么。