語言中有許多詞都和多個不同的多憶體聯繫在一起，這些多憶體又與每個詞的許多「意義」一致。要同時喚醒這麼多多憶體，通常會導致衝突，因為每個多憶體都會同時試圖把智能組引入不同的狀態。如果沒有其他背景線索，有些衝突就會根據它們的聯結強度來解決。舉例而言，在聽到「那個天文學家和明星結婚了」的時候，如果其他條件一樣，劇作家就會傾向於優先考慮演繹明星，而天文學家會首先考慮遙遠的太陽。
但其他條件並不總是一樣的。一個人的思維每時每刻都會捲入某種「背景」之中，在這種背景下，許多智能體都處於積極的活動狀態。因此，當每個新詞喚醒了不同的多憶體時，這些多憶體會競相改變那些智能體的狀態。如果某些特定的智能體組合會彼此強化，那麼有些改變就會得到支持。那些沒有得到支持、獨自待在那裡的改變會逐漸減弱，於是大部分模糊的意義就被清除出去了。經過幾輪循環，整個系統會為每個詞牢牢「鎖定」一個意義，並堅決鎮壓其餘的意義。
喬丹·波拉克和戴維·華爾茲開發的一款計算機程序就是按照這種方式工作的。當把這個程序應用於「John shot two bucks」這句話的時候，再補上最微弱的背景線索，程序通常都會確定一個一致的解釋。換句話說，在幾個循環之後，智能體們就會進入一種互相支持的模式。在這種模式中，每個詞只有一種意義可以維持強烈的激活狀態，而其他的意義都會被壓抑。此後，無論這種詞彙意義是與狩獵結盟還是與賭博結盟，它都會變成自我支持的狀態，可以抵禦之後任何來自外部的小信號。實際上，系統已經為這個句子找到了一種穩定、明確的解釋。
如果這種系統停留在一個錯誤的解釋上該怎麼辦？舉個例子，假設「戶外」的線索已經讓系統決定John正在打獵，但之後，它被告知John是在森林裡賭博。既然一個單一的新背景線索無法克服已經建立起來的意義聯盟，那麼可能需要某個高水平智能組重新啟動這個系統。如果其他智能組無法接受鎖定的最終結果怎麼辦？只是簡單地重複這個程序只會導致同樣的錯誤。為了防止這種事發生，有一種方法就是記錄在之前的循環中哪些意義已經採納過了，然後在下一個循環開始時抑制這個意義。這樣就很可能產生一個新的解釋。
我們無法保證這種方法總是能找到恰當的解釋，可以產生與句子中所有詞語都相符的意義。那麼如果鎖定過程失敗了，聽眾就會感到混亂。人們也可以嘗試一些其他方法，比如想像一個新的背景，然後重新啟動閉環程序。但是沒有一種方法可以一直有效。要利用語言的力量，人們必須獲得許多不同的理解方式。