Нейрон в мозге похож на человека, который раздаёт свои визитки на многолюдной конференции. Сначала он легко знакомится, но по мере заполнения записной книжки каждый новый контакт требует всё больше усилий — свободного места остаётся мало. Это правило «скученности» авторы положили в основу модели: чем больше входящих связей уже есть у нейрона, тем труднее сформировать ещё одну.
Модель с одним параметром дала точное решение: среднее число связей растёт лишь логарифмически с размером сети, а разброс остаётся ограниченным. Это согласуется с тем, что мозг не допускает ни перегрузки, ни недогрузки нейронов. Когда новые связи добавляются в порядке пространственной близости, возникает широкое распределение длин связей, близкое к степенному закону, — без каких-либо явных правил о предпочтении длинных или коротких связей.
Дальше авторы показали, что статистика связей определяет границы устойчивых состояний в динамике пороговых сетей. Локальная кластеризация, в свою очередь, влияет на появление долгоживущих нестабильных состояний возле этих границ. Так простая локальная механика роста связей объясняет макроскопическую организацию и динамику нейронных цепей.
Логарифмический рост числа связей означает, что удвоение размера сети увеличивает среднее число связей лишь на одну-две единицы — мозг удивительно скуп на новые контакты.
В романе «Ложная слепота» Питера Уоттса инопланетный разум построен на иных принципах связей, чем у людей, — модель скученности показывает, насколько жёстко локальные ограничения формируют мышление.