オメガ・レゾン人工知能の特徴を理解頂くために、ニューラル・ネットワーク(NN)と比較しながら説明いたします。NNでは概念および概念間の遷移を人工ニューロン間の結合強度を学習により調整して実現します。入力層および出力層に多数の概念の組を設定し、中間層のニューロン間結合強度を学習させる手法が一般的に採用されています。この学習は非常に多くの繰り返し計算によりバッチ処理的に実施されるため、その処理過程を人間が理解することは非常に困難です。また、ある入力に対し出力が適切でないと人間が判断しても、その原因を理解することや直接的に修正することは非常に困難と考えられます。
一方、オメガ・レゾン人工知能では人間が理解できるように概念をパターンという主語、主語の修飾、述語、述語の修飾（５W1H)、記号列および数値列に整理したデータ群で表現し、概念間の遷移も人間による設定および学習による自動設定により実現します。
記録ユニットに記録した接続情報を使って概念間を人間の思考遷移のように遷移させることも可能です。また各種の処理プログラムを状況に応じて起動し、人間の思考活動（情報の検索、処理、記録）に準じた処理を柔軟に実施することが可能です。
記録ユニットに記録するパターンは人間の思考（概念）に対応したものあり、概念および概念間の遷移の挙動は人間が理解できる形でモニターすることが可能です。学習は逐次的に実施することができるので学習の過程および内容を確認することも可能です。人工知能における処理も人間の思考に準じた形で進行するため人間が理解しやすいという特徴を有しています。
