不出错面前自惭形秽，自愧不如，但反映到另一个层面，正是这种模拟式、并行式生化系统的“出错”，才让探索性、创造性的科学研究成为可能。
从已知，尝试推断未知，人类的一切科研活动，本质上都未脱出这样的形式。
而这正是计算机，至少到目前为止的计算机，始终做不到的。
计算机能做的工作，譬如说，计算，总归是一项人类交托的任务，是先由人来判断该问题是否有解，如果有，具体的算法是什么，然后将数据与算法交给计算机的逻辑电路去处理，所得结果也要由人去理解，阐述。
即便像AIASG这样的系统，能自主生成程序，实质上，也不过是将一些类似的已有成果排列组合，解决那些早已被人解决过的问题。
路，还是人走出来，计算机只不过是更快的再走一遍，两遍，三遍；
就算再走无数遍，仍没有任何创新。
取而代之的崭新思路，“敛散算法”，则是根据一定的初始条件，在算法的每一步，尝试尽可能多的展开分支，引入额外的发散量，当然这种做法，很快就会让计算量暴增，所以还需要进行“收敛”，通过同样包含随机性的判据，迅速“砍”掉大量无意义的分支。