Tur vairāk no svara ir nevis datu apjoms, bet gan pieeja šo datu analīzei. Smadzenes datus par sevi un datus par apkārtējo vidi apstrādā atšķirīgi un to integrācija notiek nepilnīgi (tādēļ mums empīriski triviālais secinājums "prāts ≡ smadzenes" vienmēr ir bijis un turpina būt tik neintuitīvs, jo tās pašas sevi uztver kā daļu no apkārtējās vides, pretstatā modelim, kas prognozē no šīs vides neloģiskā, bet savu neloģiskumu pamanīt nespējīgā veidā atdalītu "es" konstruktu).

Tajā brīdī, kad visi ienākošie dati, neatkarīgi no to izejas punkta, tiek apstrādāti kā dažāda lieluma, bet vienāda statusa reizinātāji pilnajā varbūtību sadalījumā, šo datu apstrādē pārstāj būt aktuāli šādi "es" prognozējoši modeļi, jo visa entitāte tiek modelēta "caurspīdīgi", kā pārējā vidē pilnībā embedded objekts. Šī modelēšana tāpat var notikt dažādā izšķirtspējā un pie pārāk liela datu apjoma arī tur var izmantot reducētus, zemākas izšķirtspējas modeļus. Atšķirība ir tikai tajā, ka šajos modeļos vairs nefigurē "spoki mašīnās".