قامت الشبكة العصبية بتحليل صور تشبه منظرًا علويًا لساحة حيث يحمل آلاف الأشخاص أعلامًا إشارة — مرفوعة أو معكوسة. كان البرنامج يضغط الصورة إلى بضعة أرقام ويتعلم إعادة بنائها. دون أي تعليمات، استطاع أولاً التقاط الاتجاه العام للأعلام، ثم مدى توافق الجيران مع بعضهم البعض. عندما يُظهر شخصان متجاوران إشارتين مختلفتين، ينشأ توتر؛ وعندما تكونان متشابهتين، يسود الانسجام. يُطلق على هذا النموذج الفيزيائي البسيط اسم نموذج إيزينغ، وقد استنبط لودفيغ بولتزمان قانون التوازن لمثل هذه الأنظمة.

حدث تحول غير متوقع: في الشبكات العصبية المعقدة، عند التدريب السريع، يعلق البرنامج في المرحلة الأولى دون أن يلاحظ الصراعات. يشبه هذا الانهيار التحول الطوري الذي درسه ليف لانداو. وقد تم توليد الأمثلة بطريقة روي غلاوبر.

يبين هذا التجربة كيف يعيد الذكاء الاصطناعي اكتشاف المفاهيم الأساسية بنفسه — وهو خطوة نحو برامج قادرة على تحقيق الاكتشافات. في أثناء التعلم، تتصدى الشبكة للفوضى المعلوماتية كما لو كانت إنتروبيا في الديناميكا الحرارية الكمومية.