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接口的连接就如同积木凹凸槽相互连接，通过连接形成形态各异的整体。当然接口也是多种多样，可以像钉子固定两块物体，胶水粘贴物体等，甚至输入和输出也可以看成是一种连接。而拥有输入和输出的连接个体，可以形成输入和输出连通的整体。
生命可以从原子形成细胞，再从细胞形成各种动植物。在汉斯出版社《人工智能与机器人研究》期刊中，有论文就从个体形成整体的角度，讨论它们的连接算法。通过判断输入和输出的值是否都流经这些个体，来选择最短的连接整体。之后再加入接口状态值，将这些接口状态值理解为调整层。调整层调整选择出来的连接整体，让它适应多种输入和输出，优化连接个体的形成过程。
通过输入和输出方式进行连接，最容易想到的是编程里面的各种方法函数。把一个函数看成是连接的单体，把输入方法的参数作为输入的值，方法的返回值作为输出的值。那么不同方法之间可以通过值连通，间接地实现方法之间的连接。对应着方法连接里面的，如果方法少的话就遍历一遍方法的不同连接组合，如果方法多的话就提取一定量的随机不重复的组合。之后保留输入和输出值流经的方法，去掉其它没有都值流经的方法，就是想要的连接输入和输出的方法整体。
随着输入和输出的增多，到达这些输入和输出的链路就会形成一个网络，类似于黏菌形成的食物网络，或者城市里面的道路网络。虽然这些网络可以到达每个点，但它并不具备单条链路那么明确的起始和结果对应关系。因此每一种连接个体形成的整体就需要加上很多各自的判断条件。
要是把上面的判断条件看成是由很多基础判断条件形成的整体，那么通过这些基础判断条件形成的判断整体，就可以拼接形成适应多个输入和输出的模式。也就是把判断条件的形成，也当成一个整体来形成。按照这种思路，任意选择其中的一个输入点和输出点，在训练接口连接的同时也训练判断条件的整体连接就可以实现最短链路的选择。但会出现问题，因为判断条件并不拥有类似于接口一样的可以相互连接，因此需要把判断条件转换为公共的连接单元—数值的连接。
总言之，从个体形成到整体的优化算法，通过以接口单元为基础，构建形成整体。并且流经这些接口单元的值作为选择的值，保留正确的值的接口连接。之后根据接口值运行的判断状态，并且把这些判断状态也作为基础的连接单元，来形成判断整体。形成的判断整体可以对多个目标和多个分支的运行，进行最优化的处理。通过以函数为单元，根据训练数据形成相应的函数功能整体，来说明它的运行模式。这样处理后就形成了以基础连接单元，形成适应结果条件的连接整体，说明了个体形成整体采用的方法和过程。
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