脚步声，清晰，缓慢，带着积雪特有的、被压实又碎裂的、咯吱声，由远及近，在破庙残破的门槛外，停住了。
没有“叶深”在倾听，没有“我”在判断。只有听觉系统接收到的、特定频率和振幅的声波振动，经过内耳转换，成为神经信号，沿着复杂的通路传递、处理。记忆存储的模式被自动调用、比对。相似性匹配的结果，结合声音的节奏、力度、与地面的交互特征，产生了一个无标签的、直接的、 模式识别输出：
“成年男性，负重或疲惫状态，步态与记忆中‘阿力’高度匹配（匹配度87.3%），非攻击性步伐模式，情绪状态推测为‘平静略带疲惫’（基于步频与落地力度变化模式），距离门槛约一点五米，静止。”
这并非“思考”出的结论，而是神经系统，作为一个复杂的、自组织的、 信息处理系统，在接收到输入信号后，经过多层网络并行处理，自动涌现的、一个整合性的、 情境评估输出。没有“谁”在“得出”这个结论，它就是这个系统当前状态的一部分，是这个身体-心智复合体，在此时此地，内部模型的一次自动更新。
视觉系统随之调整。双眼的眼外肌、睫状肌、虹膜括约肌，在更高级的神经中枢（同样是无“我”指挥的自组织系统）的协调下，精确、迅速地完成了焦距、景深、瞳孔大小的调整，将庙门那一片被积雪反光映得有些模糊的区域，纳入高分辨率、 中心凹聚焦的视野。光信号被视网膜转换为电化学信号，经过视神经交叉、外侧膝状体，投射到初级视皮层，再经过腹侧通路（负责物体识别）和背侧通路（负责空间定位与运动）的并行处理……
一系列复杂到难以置信的、 无意识、无主体的、 电化学-神经网络的、 自组织计算，在百分之一秒内完成。
于是，一个整合的视觉场景，自动呈现：
“破损的木制门框，门槛有积雪堆积。门外站立一人形轮廓，逆光，细节模糊。身高约七尺，肩宽，略佝偻，符合‘阿力’体型记忆。轮廓边缘有呼吸形成的微弱白雾，与环境温差约……估算中。手中似乎提有物体，轮廓不规则，疑似包裹或篮筐。站立姿态稳定，无攻击意图的肌肉紧张模式（基于轮廓边缘的曲率与张力分析）。”
听觉与视觉的信息流，在更高级的联合皮层区域，自动融合、相互印证、 强化了“来者为阿力，非威胁，可能携带物品”的系统评估。这个评估，再次作为一个内部状态变量，自动影响了身体-心智系统的其他部分。
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