Ein hochgestecktes Ziel unüberwachten Lernens besteht darin, aus der Umgebung nicht-triviale, statistisch voneinander unabhängige Eigenschaften zu extrahieren. Dekomposition der Umgebungseingaben in statistisch unabhängige `Objekte' führt zu sinnvoller Eingabesegmentierung, zu automatischer Redundanzelimination, zu beschleunigtem zielgerichteten Lernen, zur Vereinfachung der Aufgabe traditioneller Klassifizierverfahren aus der Statistik, und zu mehr (siehe 5.4.2).