世界上的植物種類很多，但植物的外觀並沒有太多可「選擇」，「撞臉」是常有的事，所以辨識植物的關鍵不能看「哪裡像」、而是得看哪裡像。過去生物學家將植物依照「界門綱目科屬種」，根據的是由遺傳特徵判別血緣的親疏，近年來分子生物學的發達，經過更精密的基因分析研究而有了更複雜精確的分類。無論是新舊分類，分類越接近代表基因越相似，也就會有許多共同的遺傳特徵，辨識植物時往往要從這些遺傳特徵的細微差異來判斷，才不會「看到有長角的就當成是牛、看到有翅膀的就當成是鳥」
上面照片左邊是蕁麻科的野草，右邊則是唇形科（多數香草類植物都屬於此科）的茴藿香，兩著如果單從葉子來看，除了左邊的葉尖較細長、右邊的葉脈稍密集外很難區分出來。
換個角度從側面看：
左邊的葉子生長排列方式是每節只長一葉而左右互相錯開，這稱為「互生」，而每一個葉腋處都會長出一朵不起眼的綠色小花，這兩個特徵加起來就是蕁麻科植物常見的基本特徵；
而右邊的葉子生長排列則是左右各一、兩兩成對，這稱為「對生」，連每節葉腋處長出的側芽都是兩兩成對；在加上前張照片中的花是在莖頂長成一串直立的穗狀（穗狀花序），這兩者則是常見於唇形科植物的基本特徵。
所以說辨識植物不能只看哪裡像，而是要進一步從所屬分類的基本遺傳特徵看是否符合，或是從基本遺傳特徵歸納出植物所屬的分類，在從該分類中比對出確定的物種。而現在許多人會用電腦應用程式比對，但應用程式是軟體工程師寫的，不僅軟體工程師往往對植物的遺傳特徵缺乏概念而不知正確判別，而且絕大多數還是拿只會看外型區別的影像辨識模組「拼湊」出來，得到的結果往往是錯誤無窮多、得靠人在進一步查證，這就好像多年前有一則「傻瓜相機」的廣告台詞：「它傻瓜、你聰明」；或是說AI有兩種：一種是人工「智慧」（Artificial Intelligence）、一種是人工「製杖」（Artificial Ignorance），軟體的應用應該是增強人們的能力而不是造成拖累與退化。