——他們不能，至少目前不能直覺地，或者大致地推理，也不能創造性地思想。有些程序的確能夠生成新的辦法來解決一些技術問題，可是，這些只是對現存數據的重新組合。另外一些程序寫出了詩歌，編出了音樂還畫出了油畫，可是，它們的產品並不能在藝術世界里留下痕迹；如約翰遜博士的經典說法，它們「就像是狗踮著腳走路。走得不太好，可是，你會很吃驚地發現，它竟然能走了。」

這是一個很好的嘲諷：使思維成為可能的大腦到頭來成了一種機器的模型，而這種機器一向被認為比大腦聰明一些，這個模型是如此複雜，如此繁鎖，以致於目前只有計算機才能幹好這件事，只有計算機才能處理對它進行的微型模擬。

如果採納A方案，則有可能會拯救200人；

裁判：為了防止衝突或者問題出現，在這些關係中哪些是最為重要的關鍵因素？

西蒙和紐厄爾特別利用了國際象棋，這是一種比漢諾依塔或者密碼算術難得多的複雜問題。在一種60步驟的典型國際象棋比賽中，每一個步驟平均都有30種可能步驟；只先「看」三步就意味著要看到27000個可能性。西蒙和紐厄爾希望了解的問題是，象棋手是怎樣處理數字如此龐大的可能性的。答案是：有經驗的象棋手並不考慮他自己下一步可能要走，或者對手可能要走的所有的可能步驟，而只是考慮幾步有意義，並符合基本常理的一些棋路，如「保護國王」，「不要因為很低的價值而隨便棄子」等。簡短地說，象棋手進行啟髮式的尋找——一種由寬廣的、符合棋理的戰略原則引導的尋找——而不是整體但沒有條理的瞎找。

在1950年，當時還只有幾台非常原始的計算機存在，但計算的理論卻在一些數學家、信息理論家和其它一些人中進行著激烈的討論。艾倫·特林是一位有天賦的英國數學家，他提出了一種測試法，這種方法更具哲學意味，少一些科學性，它是要測試一台計算機是否可以思想。在測試中，一台編程解決某些問題的計算機放在一個房間里，很熟悉這類問題的一個人站在另一個房間里，第三個房間里有一位裁判，他通過電報方式可以與其它兩間房通話。如果裁判可以從對話中看出哪一個是計算機，哪一個是人，計算機就通過測試了：它可以思想。特林測試的有效性值得商榷，可是，至少，它可以證明，如果一台計算機好像能夠思想，它所做的事情就算跟思維差不多了。

在整個70年代，專心至致的心理學家中的少數人和麻省理工學院、卡耐基－默倫大學、斯坦福大學和其它一些大學的計算機科學家們狂熱地相信，他們已經面臨著一種巨大的突破，因而開發出一些既可以說明思維的工作原理，也是人類思維的機器翻版的程序來。到80年代初期，這項工作已經擴張到了好幾所大學和一些大公司的實驗室里。這些程序可以執行像走國際象棋、對句子進行語法分析、把一些基本句子從一種語言翻譯成另一種語言和根據大量光譜數據推論出分子結構這樣一些各種各樣的活動。

人類重要的推理當中有很多都屬於這一類型。對思維至關重要的範疇化和概念形成都是歸納推理的成果，如我們在兒童如何形成範疇和概念能力的研憲中所知道的。人類所擁有的全部有關世界的高級知識——從死亡的不可避免到行星運動和星系形成的法則——都是從大量具體事例中推出概括的產品。

50年代中期，當西蒙和紐厄爾著手創立「邏輯理論器」這第一道刺|激了思想的程序時，他們向自己提出了一個問題：人類是怎樣解決問題的？邏輯理論器花了他們一年的時間，可這個問題卻佔了他們15年的時間。最後的學說發表在1972年，它已經成了這個領域從今以後的工作基礎。

——一個常用的、重要的啟髮式簡化法是紐厄爾和西蒙稱作「最好從頭開始」的方法。在搜尋通道的任何交叉點或者「決定樹叉」上，我們必須先試有可能會把我們帶到離目標最近的地方的那一個。每一步都試著靠近目標是非常有效的（儘管有時候我們得離開它，以便繞過一個障礙物。）

PC治療專家第三代：也許您在這種夥伴關係中沒有得到另一方足夠多的關心。

類比推理是在兒童心理髮育的晚期階段形成的。最近一直在進行類比思維研究的認知心理學家迪德爾·金特納，她問5歲的孩子和成人說，雲彩和海綿在哪些方面相像？孩子們以類似的特點回答問題（「它們都是圓圓的，毛絨絨的」），而成人則以相關的類似點來回答（「它們都吸水，而且都能擠水出來。」）

丹尼爾·卡恩曼和亞莫斯·特沃斯基都在這個領域里進行過大量工作，他們問一群受試者說他們喜歡哪一種：肯定拿到80美元，或者百分之八十五的機會拿100美元，當然就有百分之十五的可能是什麼也拿不到。大部分人願意拿80美元，儘管統計上的風險平均數為85美元。卡恩曼和特沃斯基作出結論說，人們一般「不願冒風險」：他們情願拿到確定的東西，哪怕一個風險項目更值得一賭。

儘管人類一直總是把推理能力看作是人性的本質所在，可是，對推理的研究長期以來一直是一團死水。從30年代到50年代，除了卡爾·登克爾和其它一些格式塔學者進行的問題求解實驗，以及皮亞傑和追隨者們進行的不同知識發展階段兒童思維過程的特徵研究以外，很少有人進行推理的研究。

魯麥哈特和傑伊·麥克萊蘭德對你的猜技是這樣解釋的。第一個字母裏面的豎線是輸入你的認知系統的一個輸入，它與存儲著R，K和其它字母的那個單元有很強的聯繫；斜線連接著R，K和X。另一方面，看見這些線條中的每一根並沒有跟——人們也可以說禁止跟——代表圓角字母如C或者O的單元連接起來。同時，你從第二個字母中看到的東西與登記著F和E的單元有強烈的聯繫，因為經驗已經確立了RE但沒有把RF當作一個英語單詞的開始。以此類推。許多連接都在同時并行操作，它們使你能夠立即看到RED這個詞，而不是任何別的詞。

他們主要的工作方法，按照西蒙的自傳，就是兩個人的集體討論。這涉及歸納和演繹推理，類比和比喻性的思維以及想象的馳騁——簡單地說，任何種類的推理，不管是合理的還是不合理的：

所有的生物學家都是象棋手。

到1980年左右，一系列心理學家、信息理論家、物理學家和其他一些人開始開發詳細的并行處理系統工作模式的理論。這些理論特別專業，涉及高等數學、符號邏輯、計算機科學、概要理論和其它的神秘莫測的東西。可是，這場運動的領袖之一大衛·魯麥哈特最近以簡單的話，總結了鼓勵他和15位同事開發出自己的「并行分配處理」（PDP）理論的那種思想：

所有人都有生有死。

——另一種補充性的，更為重要的啟發是「中值末尾分析法，」西蒙稱這種方法為「GPｈttpｓ://reａｄ.９9ｃsw•comS（總體問題求解法）的馬力」。中值末尾分析法是一種前進和後退混合起來的分析法。跟只尋求前進步驟的象棋不一樣，在許多情況下，問題求解者知道，他不能夠直接進入目標，而只能退而求其次，先接近子目標，再從於目標接近大目標，或許，他還得退回到更早以前的子目標，或者更早更早一些的子目標。

其它一些心理學家雖然沒有說他們深感失望，但他們還有想辦法擴寬信息處理的觀點，以將思維對概要、捷徑和直覺的利用，以及其同時在有意識和無意識層次上并行展開模擬過程的能力（這是個關鍵的話題，我們隨後將談到這一點）。

這個小組使用的另一項實驗工具是密碼算術，在這種難題中，一道簡單的加法題中的數字換成了字母。目的是要找出這些字母代表哪些數字。下面是西蒙和紐厄爾簡單一些的例子：

連接主義者所認為的網路假想圖例：

裁判：這哪裡算是對問題的答案？下個問題：你認為男女私情是不現實的嗎？是否從一開始就註定要失敗？

我們在這些情況下會作出很差的判斷，是因為涉及的因素是「否直覺的」；我們的思維不願意抓住或然性中的現實。這個缺點既影響個人，也影響整個社會。選民和選民代表經常因為很差的或然性推理而作出一些付出很大代價的決定。如理查德·尼斯比特和李·羅斯在他們的《人類推理》一書所說的，許多政府行為和在危機時期採取的政策都因其後發生的事情而被看作是有益的，儘管這些政策經常是無用或者有害的。錯誤的判斷是由人類的傾向引起的，他們把一種結果歸因於產生這個結果的行動，儘管這些結果經常是事物自然的進展所致，是從異常復歸正常的自然趨勢。

裁判：你在男女私情中碰到過問題嗎？

S E N D（送）

思維在傳統上一直是心理學中的一個中心議題，可是，到70年代，認知心理學中知識的爆發使這個詞變得不那麼稱手了，因為它包括一些彼此相隔很遠的過程，比如暫時的短期記憶和長時期的問題求解。心理學家們喜歡以更具體的一些詞彙談及思維過程：「極度規範化」、「程序分塊」、『檢索」、「範疇化」、「正式操作」及其它十幾種說法。「思維」現在已經慢慢變成了一個比以前狹窄得多，也準確得多的意義：即對知識的操縱，以實現一個目標。可是，為避免任何誤解，許多心理學家，比如，鮑爾，情願使用「推理」個詞。

與這些發展相匹配的是，計算機科學家們一直在創立一種新的計算機建築模式，連鎖和內部交流處理器可以并行工作，以極複雜的方式影響彼此的操作，可以比串列計算機更接近大腦和思維的運作。這種新的計算機建築不是以大腦的神經元網路為模式的，因為它們當中的大多數仍然沒有繪製成圖，也太複雜了，複雜得無法複製，可是，它的確可以用自己的方式進行并行處理。

從1955年到60年代早期，當時，我們每天見面……［我們」主要是通過對話來進行工作的。艾倫可能比我說得還多些。現在的情形肯定如此。我認為事情一向就是這樣的。可是，我們談話是有一定之規的，即，一個人可以瞎談一通，可以沒有道理，也可以模模糊糊，可是不準批評，除非你準備說得更準確一些，更有道理一些。我們談的一些東西有些是有一定道理的，有些只有少許道理，有些純粹是胡扯，就這樣亂談一氣，然後聽著，一次又一次地談。

儘管魯麥哈特及其同事說，「PDP模式的吸引力毫無疑問會因為其生理可行性和神經靈感而得到極大的加強」，但是，圖中的單元不是神經元，其連接也不是突觸連接。這個圖代表的不是一種生理的存在，而只是裏面發生的事情；大腦的突觸和這個模式的連接是以不同方式運作的，禁止某些連接，而同時又加強另外一些連接。在兩種情況下，這些連接是這個系統知道的東西，也是它對任何輸入作出的反應。

然而，在考古學家三段論中，他們先想象並嘗試第一種，再嘗試第二種，最後是第三個模式，越往後越難（我們在此略去細節）。有些人依靠第一種，不能夠看到第二種會使其無效，另外一些人依靠第二種，也沒有看到第三種和最困難的一種使其行不通，這也是導致惟一答案的通道。

PC：我倒寧願閉著眼睛過日于。

PDP還在對信息如何存儲的解釋上面與當時使用的計算機比喻有很大的不同。在計算機中，信息的存儲是以其晶體管的狀態保留下來的。每隻晶體管要麼是開著，要麼是關閉的（代表0和1），一連串的0和1代表用符號表示的各種各樣的信息的數字。當計算機運行時，電流保持這些狀態和信息，當你關掉機器時，一切就會丟失。（依靠磁碟進行永久存儲完全是另一碼事；磁碟在操作系統之外，正如書面的記事薄處於大腦之外一樣。）大腦不可能是按這種方式存儲信息的。一方面，神經元不可能是開或閉的狀態，它會從其它成千上萬的神經元中增多輸入，在到達一定量的激發時，會把一個脈衝傳送到其它神經元中去。可是，它保持激髮狀態的時間不會超過幾分之一秒，因此，只有很短時的記憶是通過神經元狀態存儲起來的。而且，由於記憶在大腦因為睡眠或者因為麻醉而處於無意識狀態時不會丟失，事情一定是，大腦中的長期存儲一定是以其它的某種方式獲取的。

所有有發動機的東西都需要油。

求解能力是人類推理中最為重要的應用。大多數動物都是通過天生或者部分天生的行為模式進行象尋找食物、逃避天敵和築巢等的活動。人類解決或者試圖解決大部分問題的辦法，是通過學習或者創造性的推理進行的。

這樣的思維當中的一種就是類比。每當我們認識到，一個問題與另一個不同的問題，即，我們大家都很熟悉也知道答案的問題是可以類比的時候，我們會跳躍式地直接進入結論。比如，許多人在組裝一件散落的傢具或者機器零件時，根本不看說明手冊而直接憑「感覺」動手——尋找各零件之間的關係，並在不同的傢具或者機器零件之間尋找他們以前組裝過的東西的類同之處。

認為第一個推論在邏輯上是正確的人，比認為第二個推論在邏輯上是正確的人多些，儘管這兩個推論在結構上是一模一樣的，只不過是用「奧普洛班因」這個無意義的詞代替了「汽車」。他們受到自己對汽車的知識的誤導；他們知道第一個三段論的結論是真實的，因而認為這個推論在邏輯上是正確的。可是，如他們在奧普洛班因的情況下所看到的，這個推論是不正確的，他們對奧普洛班因這個詞毫不了解，他們可以辨認出來，奧普洛班因與有發動機的東西之間沒有必然的重疊在內。

23569101415——

如果採納C方案，400人會死去。

儘管大腦的元件很慢，可它們的數量龐大。人腦裝有數十億這樣的處理元件。它不是組織許多串列步驟的計算，如我們在一些步驟很快的系統中所看到的一樣，人九*九*藏*書腦一定是在用許許多多的單元以協作和并行的方式執行它的活動。除開其它的以外，這些設計特性我相信會導致對計算的總體的組織，它與我們已經習慣的方式一定有很大的不同。

從這兩個前提中能夠得出什麼呢？約翰遜－萊爾德發現，很少有人可以給出正確答案。（惟一正確的演繹就是，有些象棋手不是考古學家。）為什麼不能？他相信，從上述蘇格拉底三段論中得出有效結論很容易，從上述考古學家三段論中抽出結論很困難，是因為這些推論在思維中表現出來的方式——即我們從中創立的「心理模式」的方式。

第二個版本的故事與前面一樣，只是措詞略有不同：

如果採納D方案，有三分之一的可能性是沒有人會死去。但有三分之二的可能是600人全部死去。

蘇格拉底是個人。

一些接受過正式的邏輯訓練的人通常會以幾何圖形的形式想象這個問題，可以把這兩個前提用圓圈代替，一個套在另一個裡面，或者重疊在一起，或者分開單獨成一體。可是，約翰遜－萊爾德的學說是以其研究為基礎，並通過計算機模擬來求證的。他認為，沒有接受過這方面訓練的人使用的是一種更為簡易的模式。在蘇格拉底三段論中，他們無意識地想象著一群人，都有生有死，想象蘇格拉底也與這群人有關，因而準備找到任何例外（可以超出這群人的例外，也可能就是蘇格拉底）。因為沒有這種可能性，因此，他們就正確地得出了蘇格拉底有生有死的結論。

他們於1972年出版，並相應地稱作《人類問題求解》的卷秩浩繁的著作中，紐厄爾和西蒙把他們認為是總體特徵的東西提出來了。其中有：

也許，最了不起的發展是計算機與思維之間的關係的變化。一代人之前，好像是說計算機是一種模式，通過它，推理的思維可以被理解。現在，這個秩序反過來了。會推理的思維是一個模式，通過這個模式，更聰明的計算機就可以建成了。最近幾年，計算機工程師們一直在設計和建造并行計算機，其線路的連接將會使64000個處理單元同時操作，並彼此發生影響。同時，人工智慧研究者也在編寫程序，使其能模擬小型神經網路的并行處理，這種模擬相對於約1000個神經元。他們的目的是多重的：要創造比基於串列處理更接近聰明一些的智能程序，要編寫出能模擬假設的心理過程的程序，這樣，它們就可以在計算機上進行測試。

M O N E Y（錢）

因此，奧普洛班因有發動機。

然而，這位權威性毫不亞於赫伯特·西蒙的人卻從範疇上確定地說，思維和機器是類似的。1969年，在一系列收集在《人工智慧科學》一書中的講座中，他提出，計算機和人類思維都是「符號系統」——能夠處理、轉變、精確而且一般也能操縱各種各樣的符號的物理存在。

（到目前為止，還沒有一台計算機能夠通過特林測試。1991年11月，在波士頓計算機博物館進行了一次特林測試。10位從大街上挑選來代表那個人的裁判，在鍵盤上敲出問題和說明，然後從屏幕上看到一些答案，這些答案來自好幾種計算機程序中的任何一種，或者是一些看不見的人做的。最後贏得了准入的一個程序是一種商用程序，名叫PC治療專家第三代。這裏，我們從1991年11月9日的《紐約時報》第一版上摘錄一些問題和答案：

10歲的小孩子看看之後也會解答這個題；成人可以在一分鐘左右看出這個模式和答案（20）。經濟學家、公共衛生官員、電話系統設計員和其他許多進行對我們這個現代社會的生存至關重要的模式辨認工作的人，他們利用的正是這個推理過程。

在我看來，這些程序里沒有一個堪與人類思維過程的複雜性相提並論。「人工智慧」程序與人類不一樣，它們傾向於是專心一致的，不可能分心，也沒有感情。再說，它們一般從一開始就配備有解決一個問題所需的全部認知材料。

第1到第4單元接受外部世界的輸入（或者這個網路的其它部分），加入來自第5到8單元輸出的反饋。這些單元之間的連接是由沒有標上數字的圓圈象徵性地指示出來的：打開的圓圈越大，連接越強，填滿的圓圈越大，受抑制越強，傳遞的干擾就越大。因此，第1單元不影響第8單元，但會影響第5，6和7單元，影響的程度各個不同。第2，3或者4單元都影響第8單元，影響的程度很不相同，而第8單元反過來也向輸入的單元發出反饋，對第1單元的影響幾乎沒有，對第3和4單元的影響很小，對第2單元的影響極大。所有這些都是同時進行的，並得出一個輸出排列，與信號過程和並口設計中的信號輸出形成對照。

因此，汽車有發動機。

在這樣的一些尋求中，可能性通常會呈幾何級增長，因為每一個決定點都會提供兩種或者兩種以上的可能性，可能性下面又有若干決定點，因此而提供另一套可能性。在普通的國際象棋比賽的60個步驟中，如前面已經說過的，每一個步驟平均都有30種可能性；一場比賽中通道的總數為30的60次方到3000萬個百萬立方百萬立方百萬立方百萬立方百百萬立方百萬立方——這個數字完全超出了人類的理解力。相應地，如西蒙和紐厄爾的研究所演示的，問題求解者在他們的問題空間里尋找他們的通道時，並不會尋找每一個可能的通道。

PC：我認為您沒有按我的思路考慮問題。

這裏的考古學家都不是生物學家。

一台計算機是如何進行這樣的推理工作的？它的程序包含一個日常的程序，或者是一組指令，再加上一系列子程序，每一道程序都使用或者不使用，這取決於前一個運行的結果和程序存儲器裏面的信息。一種常見的程序是一系列如果－則步驟：「如果輸入符合條件1，則採取行動1；如果不符合，則採取行動2。比較條件2和結果，如果結果［大於］小於或者其它任何情況，則採取行動3。否則採取行動4……存儲所得的條件2，3……然後，根據進一步的結果，以這樣或者那樣的方式使用這些存儲起來的項目。」

到60年代，大多數認知心理學家，不管他們是不是同意計算機真的會思維，都認為計算理論是一種概念上的突破；它使他們第一次能夠以詳細和準確的信息處理術語描述認知的任何方面，特別是推理。再說，已經提出有關任何此類程序的步驟的假設以後，他們可以把它們從單詞翻譯成計算機語言，並在計算機上進行測試。如果結果是成功的運行，則它意味著思維的確是通過某種類似這個程序的方式在推理。因此，毫不奇怪，赫伯特·西蒙說計算機是對心理學的重要程度不亞於顯微鏡對生物學的重要程度。也不奇怪，其它一些狂熱者說，人類思維和計算機是「信息處理系統」這個種屬的兩個物種。

金特納把類比推理看作是一個域和另一個域之間的高級關係他說：

這種新的理論相應地也就稱作「連接主義」，這是當前認知學說中第一號新詞。過世的艾倫·紐厄爾不久前說九-九-藏-書，連接主義者認為他們的學說是認知心理學的新範式，他們的運動是第二次認知革命。

如果採納B方案，則有三分之一的可能性使600人全部獲救，還有三分之二的可能是這600人一個也救不了。

——最後，它們沒有感情，也沒有身體的感覺，儘管在人類當中，這些都會深刻地影響、指導而且還經常誤導思維和決定。

狂熱者認為信息處理解釋思維的工作原理的能力無邊無際，人工智慧通過執行同一些過程而檢測這些解釋的能力也沒有什麼限制，他們相信這些程序最終會比人類做得更好。1981年，哥達德太空研究院的羅伯特·傑士特羅預測說，「到1995年左右，按照現在的趨勢，我們將看到硅制的大腦這種突然出現的生命形式，它們會與人類展開競爭。」

可是，許多隻有兩個前提，也只包含三個段的三段論卻不是如此明顯的；有些很難理解，大多數人都無法從中得出一個有效的結論。菲利普·約翰遜－萊爾德曾研究過演繹心理學，他舉出了一個曾在實驗室里使用過的例子。想象一下，一間房子里有一些考古學家，生物學家和象棋手，再考慮下述兩個論斷是真實的：

你可能立即會說，被蓋住的這個字是RED（紅色）。可是，你怎麼知道的？蓋住的每個字母都有可能是別的字母，而不是你所認為的那一個。

後來的一項發現更引人注意，他們讓一群大學生在兩種解決公共衛生問題的版本前作出選擇。這兩種辦法在數學上是相等的，但措辭不一樣。第一個版本是：

十幾年以前，我曾問過著名的記憶力研究者戈登·鮑爾有關思維的一些問題，我被他暴跳如雷的回答嚇了一跳：「我完全不做『思維』的工作。我不知道『思維』是什麼。」斯坦福大學心理學系的主任完全不做思維的工作，甚至一點也不了解它，這怎麼可能？接著，鮑爾很不情願地說：「我想，你可能是指對推理的研究。」

或然性推理：人類思維的能力是進化選擇的結晶，可是，我們在高級文明社會生活的時間太短了，不可能形成對統計性的或然性進行嚴密推理的天生能力，儘管現代生活極需要這種能力。

可是，跟賴塞爾一樣，有些心理學家感覺到，計算機只是對思維某些方面的機械模擬，心理過程的計算模式只是很差的一個方面。賴塞爾本人到1976年的時候，也對信息處理模式「非常失望」，當時，他出版了第二本書，即《認知及現實》。賴塞爾深受詹姆斯·吉布森和他的「生態」心理學的影響，他在該書中提出，信息處理模式太過狹窄，與現實生活中的知覺、認知和有目的的活動離得太遠，而且不能把我們從周圍的世界里持續不斷地吸收到的經驗和信息考慮在內。

魯麥哈特和兩位同事划的一張圖可以使PDA學說更清楚明白一些，如果你願意花幾分種時間分析一下的話。它不是大腦某塊組織的細圖，可是理論化的連接主義者所認為的網路圖的一部分：

這三種發展的技術細節不在本身的範圍之內。可是，它們的意義和重要性卻是本書必須重視的。讓我們來看看可以怎樣利用這些東西。

假設美國正在準備防禦一種罕見的亞洲疾病的爆發，它估計會使60O人喪生。有人提出了兩種方案來對付該病。假設對這些方案的後果進行的、準確的科學估計如下：

第一步很明顯：M必定是1，因為任何兩位數——這裏指S＋M——都不可能加起來大於19，哪怕有進位。西蒙和紐厄爾讓志願者一邊解題一邊大聲念，把他們所說的一切話都記下來，之後把他們的這些思想過程的步驟編進圖中，表現成一個步驟的尋找軌跡、不止一個選擇時交叉點的決定，走向死解的一些錯誤選擇，從最後一個交叉處回過頭來重試另一個辦法等等。

這種推理非常嚴密，強烈，也很容易理解，很有說服力。它得到了邏輯和幾何公理的證明。

創造力的年鑒里滿是這樣的故事；這表明，思維可以同時進行兩種（或者更多）思索，一種是有意識的，另一種是無意識的。傳說不是科學證據，但是，在認知革命的早年，好多種對注意力進行的實驗的確證明，思維不是一種單一的串列計算機。

你喜歡哪一種方案？

除了其它一些反對人工智慧會思想的論斷的說法以外，還有下面這些意見，它們是由許多心理學家和其它的科學家提出來的：

這個因為大腦研究而獲得的新觀點是，知識不是以神經元的狀態而存儲的，而是通過經驗形成的神經元之間的連接形成的，或者，如果是機器，就是在一種并行分配處理器的「單元」之中。如魯麥哈特所言：

受試者對這兩個版本的問題反應差別極大：百分之七十二的人選擇方案A而不是方案B，但百分之七十八的人（另一個小組）選擇了方案D而不是方案C。卡恩曼和特沃斯基的解釋：在第一版中，結果是以獲取（拯救的生命）來描述的，在第二版中是以損失（損失的生命）來描述的。這是與上述金錢方面的實驗同樣的偏見，受試者的判斷受到扭曲，在處於生死關頭的生命和處於賭桌上的金錢上是一樣的。

蘇格拉底有生有死。

M O R E（多）

可是，當計算機執行這些程序時，不管是在數學計算或者是在問題求解中，它們真的是在推理嗎？它們難道不是在像自動機一樣毫不動腦筋地執行事先規定的行動步驟？這個問題留給哲學家比較好。如果計算機能夠像可獲得知識的人類一樣證明一項公理，開始一台空中航行器，或者確定一首詩是否為莎士比亞所創作，誰又能夠說，它就是一種沒有思維的自動機，或者人類又不是這樣一種自動機呢？

——可是，我們並不去執行對每一個可能性一個一個的串列搜尋。我們只在有很多種可能性的時候才使用這種方法。（比如，如果你不知道一小串鑰匙中的哪一個可以打開朋友家的門，你只好一次試一把。）

在更大的一個範圍里來說，信息處理的連接主義模式與認知心理學研究中其它開創性發現的成果十分吻合。比如，我們可以考慮一下圖39中的語義記憶力網路中已知的東西。網路中的每一個結點——比如，「鳥」、「金絲鳥」和「歌唱」，都對應于某個連接主義模塊，有點像最後一個圖中全盤的排列，但也許是由成千上萬個單元而不是這八個單元構成的。想象一下，足夠多的該類單元模塊會登記下存儲于大腦中的所有知識，每個模塊都與相關的模塊有好幾百萬種連接，而且……可是，這種任務對於想象來說的確是太浩大的一個工程。連接主義者的思維建築不再有可能把它整個的圖景像表現宇宙結構一樣表現出來。

一位法國數學家亨利·彭加勒1908年花了15天的時間想研究出法奇森函數理論，但沒有成功。他接著放下工作進行一項地質探險活動。正當他上汽車與一位同行的旅行者談話時，答案突然出現在他腦海里，非常清晰，毫不含糊，他甚至沒有中止自己的談話以便驗證這個理論。當他後來去驗證時，答案證明是正確的。

類比推理：到70年代末，認知心理學家已經開始認識九九藏書到，邏輯學家認為是謬誤推理的很多東西實際上是「自然」或者「行得通的」推理——不準確，不嚴密，直覺型的，而且從技術上講也是無效的，但經常是合宜的，而且是有效果的。

在模式辨認中使用到的歸納推理也是解決問題的關鍵。有一個簡單的例子：

然而，雖然專家系統的聰明之處是一些銀行計算機、航空訂票處的計算機以及其它一些場合的計算機所不具備的，但是，在現實中，它們不知道它們所處理的現實世界信息的意義，不是我們了解的那一種。卡杜塞斯是一種內科諮詢系統，它可以診斷五百種疾病，診斷效果與高級醫療人員可以說相差無幾，可是，一本權威的教科書，《建立專家系統》卻說，它「對所涉及的基本病理生理學過程一無所知」，也不能思考一些處在它的專業知識以外，或者處在其周圍的醫學問題，哪怕只需要最普通的常識也不行。一種醫學診斷程序在一位用戶問及羊水診斷是否有用時也不能夠提出反對意見；這位病人是位男士，而系統卻不能夠「意識」到這是個荒謬的問題。如約翰·安德森所言：「人類專家能夠很好地解決的一些難題就是了解可以利用知識的環境。一台邏輯發動機只有在環境被仔細地規定好了以後才會得出合適的結果。」可是，為了像人類那樣廣泛而豐富地確定環境，將需要無法想象的數據和編程工作量。

——在許多問題求解情形里，試誤法是不可行的，這樣，我們就只好進行啟髮式的搜尋。知識使這一點變得非常有效。解決象由八個字母構成的顛倒字母構成的字這樣一個簡單問題，比如SPLOMBER，可能需要56個工作日，如果你把全部40，320個排列以每5秒鐘一個寫下來的話，可是，大多數人可以在幾秒或者幾分鐘內解決這個問題，因為他們排除掉了無效的組合（比如，PB或者PM）而只考慮有效的組合（SL，PR，等）。

完美的解只需要7步，不過，由於移錯了步驟就會引起死解，因而得退回去重來，這就需要好多步驟。在更先進的版本中，這種解需要複雜的策略和許多步驟。一種由5個圓片組成的遊戲需要31個步驟，7個圓片組成的遊戲需要127步，等等。西蒙曾很嚴肅地說過，「漢諾依之塔對認知科學的重要性不亞於果蠅對現代基因學的意義——它是一種無法估量其價值的標準研究環境」。（可是，有時候，他又把這項榮譽歸結給了國際象棋。）

像紐厄爾和西蒙求解學說這樣一種成就雖然了不起，可它只使用了演繹推理。再說，它只考慮到了「知識貧乏」問題求解：只應用於迷宮、遊戲和抽象問題。這種方法描述知識豐富領域里的問題求解，比如科學、商業或者法律等如何，還不太清楚。

PC：我總是想法讓自己逗人喜歡。

紐厄爾和西蒙問題求解學說又花費了他們15年的時間，因為字母順序的原因，紐厄爾的名字在他們的共同出版物上總是處在前面。他們的學說是，問題求解是對一種通道的追尋，從開始狀態直到目標。為了實現這個目標，求解者必須通過由他可能到達的所有可能狀態構成的問題空間，並通過所有符合通道限制（規則或域的條件）的步驟找到一個通道。

這裡有一個簡單的圖示：在這幅圖中，被墨跡部分蓋住的是什麼字母？

然而，令人不安的是，研究者發現，許多人不會從進入的信息中得出演繹推理。我們經常只注意到支持現存想法的一些東西，並把它們存儲在記憶之中，而忽視相反的東西。心理學家把這種現象稱作「確認偏差」。丹恩·拉塞爾和沃倫·瓊斯讓受試者讀一些有關超感知覺的材料，有些是確定性的，有些是否定性的。之後，拉塞爾和瓊斯對他們的回憶進行測試。相信超感存在的人百分之百記得確定性的材料，而否定性的材料只記得百分之三十九。懷疑論者可以記住兩方面的材料達百分之九十。許多類似的偏見研究發現，有強烈偏見或者種族偏見的人從負面的信息中得出有關他們仇恨或者不相信的東西的總結，或者忘記對他們的任何支持性材料。

汽車需要油。

可是，隨著認知革命的到來，對推理的研究變成了一個活躍的領域。信息處理模式使心理學家可以提出一些假設，可以用流程圖的形式推論在不同推理過程中發生的一些事情。而計算機又是一件很好的機器，從此以後可以用它來測驗一些假設。

這樣的實驗中最出名的一項是在1973年進行的。實驗者詹姆斯·拉克納和梅里爾·加勒特告訴受試者們戴上耳機，只注意左耳聽到的東西，而不管右耳聽到的內容。他們的左耳內聽到的是一些含義模糊的句子，比如：「這位軍官弄出火苗，示意進攻」；而同時，有些人在右耳卻可以聽到一個句子，可以清楚地解釋一個模糊的句子，如果他們注意聽的話。（「他把燈熄掉。」）而其它一些人聽到的卻是一些不相關的句子。（「紅人隊今夜要連賽兩場。」）

連接主義模式是對實際大腦結構和功能的強烈類比。弗朗西斯·克里克曾因與人共同發現了DNA結構而分享了諾貝爾獎，現在又在索爾克研究院研究處於前沿陣地的神經科學，他說，大腦的概念作為一個複雜的大型並列處理器層次結構，「幾乎可以肯定地說是沿著右邊的線路前進的。」保爾·切爾奇蘭和帕特里夏·切爾奇蘭都是認知科學中的哲學家，他們總結當前的大腦結構知識時說，大腦的確是一個并行機器，「信號是同時在成百上千萬不同的通道中進行處理的」。神經元的每一種集合都會向其它集合發送成百上千萬的信號，並從這裏接受返回信號，用以修正其這種或那種輸出。正是這些反覆不斷的連接模式才「使大腦成了一台真正充滿動力的系統，它連續不斷的行為既十分複雜，而在某種程度上又不依賴於其周邊的刺|激」。因此，笛卡兒才有可能整個早晨躺在床上胡思亂想，正如許多心理學家後來也如法炮製的一樣。

這些設計用來幫助人們進行問題求解工作的程序，一般會用英語問這些操作程序的人，用答案和它們自己存儲的知識在一種推理的決定模式上移動，從死點上走開，把尋找範圍縮小，最後到達一個結論，對此，它們再分配一個比率（「診斷：紅斑狼瘡；可靠性：O．8」）。到80年代中期，幾十種這樣的程序已經在日常的科學實驗室里、政府部門和工廠里使用著，到80年代末，這個數字已經達到數百種之多。

演繹推理：上溯至亞里士多德時代的傳統觀念認為，一共有兩種推理形式，演繹和歸納。演繹是從已經給定的信條中抽出進一步的信條，也就是說，如果前提是正確的，結論也應該是正確的，因為結論必然包含在前提之中。從亞里士多德經典的三段論的前提中：

事有奇巧——也許可說是不同思想的互相滋潤——這與最近的大腦研究結果十分相符。最新的大腦研究顯示，在心理活動中，神經脈衝不是沿單向通道從一個神經元向另一個神經元前進的，它們是通過多種內部交流電路的同時激發而自發產生。大腦不是一個串列處理九_九_藏_書器，而是一台龐大的并行處理器。

因此，在過去的二十多年時間里，一系列研究者已經把推理的調查拓寬了。有些人研究了演繹和歸納推理以之為基礎的一些心理傾向；有些人研究了兩種形式的推理，還有一些人研究了我們在日常推理中的情況。有些人研究過專家和新手在知識豐富領域里進行的推理差別。這些調查已經結出了豐碩的成果，給人類思維推理這片看不見的工作領域閃進了光芒。這裡是一些典型例子：

我們必然得出：

他們還進行了一系列實驗室工作。不管是一個人做還是一起做，他們都會記錄並分析一些步驟，把他們或者別人解決難題的步驟寫下來，然後把這些步驟當作程序寫下來。有一個很喜歡的難題，他們一直用了好些年，就是一個孩子的不動玩具，名叫「漢諾依之塔」。如果說最簡單的，它是由三塊不同大小的圓片組成的（中間都有孔），平底座上有三根堅桿，圓片就堆在這三根桿的其中一根上。一開始，最大的圓片在最下面，中等大的圓片在中間，最小的一個在頂層。問題是要以最少的步驟一次移動一個，不準把任何圓片放在另一個比它小的圓片上，直到它們都以同樣的順序堆在另一根豎桿上。

最近回顧問題求解學說時，基思·霍利約克提供了中值末尾分析法的一個很差的例子。你的目標是要將客廳重新噴漆。最近的子目標是你可以進行噴漆操作的條件，但這要求你擁有漆和刷子，因此，你必須先到達購買這些用品的子目標。要這樣做的話，你又必須先實現到達五金商店這樣一個子目標。這樣一直退下去，直到你完全策劃好了從目前的狀態到擁有一間噴了漆的客廳為止。

這是好多理由中的一個理由，說明70年代為什麼會有一些心理學家開始提出一種假設，說思維不是串列處理的。另一個原因是，串列處理不能解釋大部分的人類認知過程，神經元太慢了。它是以毫秒進行操作的，因此，發生在一秒左右時間內的人類認知過程只能補償不到100個串列步驟。很少有過程是如此簡單的，而許多過程，包括知覺、回憶、語音讀出、句子理解和「配對」（面孔辨認模式）在內，都要求大得多的數字。

最為重要的差別在於，計算機不能理解它自己正在思考的問題。約翰·塞爾和休伯特·德賴弗斯兩位都是貝克萊的哲學家，還有麻省理工學院的計算機科學家約瑟夫·魏森包姆以及其他人都認為，計算機在按編程進行推理工作時，只會操縱符號，根本不了解這些符號的意義或者含義。比如，總體問題解決器也許能夠推算出父親和兩個孩子怎樣過河，但是，它們只能以代數符號進行這項工作；它不知道一隻船、父親和孩子是什麼，「沉船」以後會意味著什麼，他們沉下水裡後會發生什麼事情，也不知道這個現實世界里的任何東西。

然而，信息處理模式的缺點和人工智慧模擬的局限都已經在過去的10年裡，導致了認知革命的第二階段的到來：即修改極大的信息處理範式的出現。它中心的概念是，儘管信息處理的串列模式適合認知的某些方面，但是，大多數——特別是更為複雜一些的心理過程——都是一種很不相同的模式，即并行處理的結果。

儘管如此，信息處理的比喻和計算機都已經在人類推理能力的調查中發揮了至關重要的作用。信息處理模式已經產生了大量的實驗、發現和有關以系列方式發生的認知過程的洞見。而信息處理學說可以建立在上面，並得以確立或否定的計算機已經成了無法估價的實驗室工具。

任何把這樣一些牛頭不對馬嘴的回答看作是人類回答的裁判，他一定是對人類的對話能力有一種奇怪的理解。）

如最偉大的的讚美詩作者大衛在25個世紀以前，在認知革命和計算機時代之前所讚歎的：「我要稱讚您；因為我是在惶恐中誕生，我乃天賜而成。」

我們再回到正面情形中來。卡恩曼和特沃斯基問另一群人說，他們喜歡肯定賠出80美元，或是喜歡百分之八十五的可能賠出100美元，當然也就有百分之十五的可能是一分錢也不賠。這次，大部分人寧願賭一賭，而不願照賠，儘管平均來說，這場賭局代價更大。卡恩曼和特沃斯基的結論是：當在獲取中進行選擇時，人們不願意冒險；當在損受中進行選擇時，人們會找機會冒一下險——在這兩種情況下，他們都有可能作出錯誤判斷。

所有有發動機的東西都需要油。

信息處理學說和計算機是互為協作的。一種有關任何推理形式的假說都可以用信息處理的術語描述出來，把它們看作是信息處理的具體步驟。計算機然後就可以進行編程，以執行一種類比的步驟順序。如果這個假設是正確的，機器就可以得出與人類推理思維相同的結果。同樣，如果一個給一台計算機編寫的推理程序得出人類對同一個問題相同的結論，則人們就可以假設，這個程序所運行的方式與人腦推理的方式是一樣的，或者至少在以類似的方式在推理。

——因為短期記憶的局限，我們是以串列的方式在問題空間中搜尋的，一次解決一個問題。

歸納推理：對比而言，歸納推理稍為鬆動一些，也不是很嚴密。它從具體的想法向更廣泛的概念推進，也就是說，從有限的情形向總體的概括上發展。從「蘇格拉底有生有死」，「亞里士多德有生有死」和其它例子中，根據自己對案例不同程度的信心而推出，「所有的人都有生有死」，儘管哪怕一個例外就會使該結論無效。

心理模式不是錯誤演繹的惟一來源。實驗顯示，一個三段論的形式很簡單，其心理模式也很容易確立的時候，一些人也容易受到自己的想法和信息的誤導。一個研究小組問一批受試者說下述三段論在邏輯上是否正確：

還有另外一些人提出了挑戰，認為一些編好程序，以便像人類那樣去思維的計算機根本就沒有在思考問題。他們說，人工智慧一點也沾不上人類智力的邊，雖然它也許在計算方面遠勝人類思維能力，可是，它卻永遠也不可能輕鬆地，或者完全不可能從事人類思維日常毫不費力就能完成的工作。

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幾乎所有的知識都包含在執行任務裝置的結構之中……它就裝在這個處理器本身裏面，直接決定處理的途徑。它是通過對連接的調諧獲取的，因為這些東西就在處理中使用，而不是作為說明性的事實形成和存儲起來的。

事後，沒有哪一組能夠說出他們的右耳聽到了什麼。可是，當問及含義模糊的句子的意義時，那些用右耳聽到不相關句子的人被分成兩組了，一組是聽到含義模糊的句子后說是撲滅火苗，另一組是聽到句子后說是弄出火苗來。大多數聽到過解釋性句子的人都說是撲滅了火苗。很明顯，解釋性的句子被同時和無意識地與模糊的句子一起處理了。

奧普洛班因需要油。

——人工智慧程序，不管是專家系統型的，還是具有更廣泛推理能力的程序，它們都沒有對自我的感覺，也不知道它們自己處在這個世界里的位置的感覺。這就嚴重地限制了他們進行現實世界思考的能力。

下個數字是什麼？