從一刻到下一刻，一個人的思維狀態與各種各樣的客體、話題、目標和腳本聯繫在一起。「把蘋果放到桶裡」，當你聽到這個句子中的詞語時，通過某種方式引起了「蘋果」「桶」和「放到」這些主題「佔據你的思維」。之後我們將討論如何為這些主題安排適當的任務。現在我們長話短說，假定在某個特定的時刻，語言智能組把動詞「放到」解釋為激活特定的Trans-框架，並把蘋果-憶體分配給這個Trans-框架的「對像」代原體。然後之前描述過的自動「尋找機器」把蘋果的位置分配給了「起點」代原體。與此相似，桶的位置被分配給了「終點」代原體。（至於「工具」代原體，它被默認分配給了聽眾的手。）現在「在聽眾思維中」的每個實體都是由某個被分配到的代原體表述的。我們還差一步就完成了，那就是為了真的實施想像中的行動，我們需要某種控制程序來按照適當的順序激活適當的智能組！
激活蘋果 -憶體 ，搜尋 和移動 。
然後激活抓住 。
激活桶 -憶體 ，搜尋 和移動 。
然後激活鬆開 。
這表明了一種學習技能的方式。起初幾次，你會試圖做一些沒做過的事，你必須通過實驗來找到應該激活哪些智能體，什麼時間激活，以及激活多久。之後，你可以準備一個腳本，通過積累哪些智能體可以成功激活的記憶，再加上關於哪些多憶體在那段時間被分配給了各種各樣代原體的記憶，使工作變得更便捷和輕鬆。舉例而言，如果你打算「重播」上面所展示的「Trans-腳本」，你的手臂會找到第二個蘋果並把它放進桶裡，根本不需要求助於任何高水平智能組！然而，這個腳本有一個可怕的局限性：它只會對把蘋果放進桶裡起作用。如果之後你希望把一塊積木放進盒子裡，或者把一隻勺子放進碗裡會怎麼樣呢？我們可以通過把程序分成兩個腳本來完成：一個「代原體分配腳本」和一個「行動腳本」。
分配腳本：
把蘋果-憶體分配給「起點 」代原體。
把桶-憶體分配給「終點 」代原體。
行動腳本：
激活「起點 」。然後開啟「搜尋 」「移動 」和「抓住 」。
激活「終點 」。然後開啟「搜尋 」「移動 」和「鬆開 」。
現在請注意，行動腳本根本沒有真正提到蘋果或桶，只提到了代表它們的代原體。因此同樣的行動腳本對於把積木放進盒子裡和把蘋果放進桶裡都一樣適用！