人間の想起を調べてるとトップダウン型の想起とボトムアップ型の想起が存在していると言われる。
しかしこれだけだと、あーそうか、で終わる。
ここからは一歩進んでボブが考えたイメージ想起システムを述べる。

ボブが考えるイメージの想起システムとは、以下のシステムで成り立っていると考えた。
イメージの概観＋粘土＋再認判断＋アルファ（アルファは今回説明しないが、規則性、すでに記憶していること、感情、復習、整理、間違いなどが入るものだと思っていい）
という感じだ。
このシステムのモデル自体は実際は結構昔に考えたものだった。

一つ一つ説明しよう。
イメージの概観がトップダウン型にあたる。
これはイメージの形にアタリを付ける機能を有している。
つまりそれが何か、どういう形だったかをおぼろげながら特定して情報として出している。

次に粘土だが、イメージの概観によって得られた情報を使いながら、その詳細を構築していく。
これはボトムアップ型にあたる。
なぜ粘土と言っているか、というと概観の情報が少なすぎる場合、粘土をコネコネするように「あーでもない。こーっでもない」と形を試行錯誤するため。

再認判断は、粘土によってコネコネしてできた情報から「これ！見たことある！」という判断をするものだ。
このモデルからは、音よりイメージの方がなぜ想起しやすいのか？という一点を説明できる。
つまりコネコネと粘土のように形をこねくり回す。
すると、その過程で再認し、思い出すことができるからだ。

さて、ここからが本番と言ってもいい。
このボブのイメージ想起システムモデルが正しいならばという前提がここからの情報に全てつくことになる。

イメージの概観からすぐさま導ける方法は、もうみんな使っていると思うが直感的変換や型だ。
ここで説明が必要なのは型の方だと思うが、簡単に言えばカテゴリーのことだ。
カテゴリーから概観をイメージして、粘土がすぐさま目的の情報に行き着くようにできる。
このトップダウン型の方略は、ボブのイメージでは使いやすい印象を受ける。

それに対して粘土の方だが、こねくり回す範囲が狭いという場合があり得る。
こねくり回すのに何かしたら制約を設けることで、自由さはなくすが想起しやすいということができる。
また粘土の形に初期値を何種類か設けることで、こねくり回す際に想起しやすくできるのではないか、と考えている。
具体的には何かの「木」をイメージするときは、「切り株」の初期値の粘土からイメージするなどが考えられる。

そして今回の最大の発見を述べる。
それは粘土のこねくり回し方を直感的に決めるというものだ。
つまり手続の直感化だ。
どの程度効果があるかは不明だが、こねくり回す手続きが直感によって安定的に想起できれば、想起時にかなり役に立つのではないか、と考えている。