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卡斯帕罗夫先生或许还未意识到我们机器的下棋能力正呈指数级速度增长，所以他注定会失败。未来的日子里，对他而言，吃饭睡觉这些事可以继续，但在棋类比赛领域，他会一蹶不振的，因为像我这样的智能机器会越来越多。
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现在，我得想想我把伞放哪儿了……
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当然，“深蓝”计算机是不可能进行上述思考的。下雨带伞、举行新闻发布会等问题会引发一连串其他问题，涉及更复杂的情境，这些都不是“深蓝”计算机可以驾驭的。人类在不同概念间切换时，可以迅速搜寻到所有可用的知识。图灵在围绕日常对话设计图灵测试时就已经意识到这点了。像“深蓝”计算机这样的天才白痴只能独通一行，无法适应更复杂丰富的环境，当然也就无法驾驭日常对话中的各类连接。
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虽然简单算法功能强大、极具诱惑，但仍缺乏一些东西，也就是“知识”。
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环境与知识
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对真理的探索难易参半：难，因为人们无法全盘通晓；易，因为人们不可能一无所知。每一个人都会为人类对自然现象的认知添砖加瓦，这些认知汇聚起来便是一座高楼大厦了。
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——亚里士多德
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常识并不简单，来之不易，是长期实践中总结出来的庞大知识体系，包含大量生活中学到的规则和异常现象、特性及趋势、平衡与制约等。
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——马文·明斯基
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如果知识贫乏便会陷于险境，那能脱离险境的渊博之士又身在何处呢？
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——托马斯·亨利·赫胥黎
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先天内置型知识
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一个实体执行简易模式的方法总是出乎意料——全面的递归搜索、大量的并行模式识别、迅速的迭代进化，但没有知识，一切都是空谈。即使是最直截了当地执行上述三种模式，也需要在开始时有知识的引导。利用递归法的下棋程序中包括棋局规则的知识；利用神经网络的模式识别系统在正式学习范例之前，至少还需要一份大纲作为学习的开端；进化算法的改进也需要一个起点。
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这几种简易模式功能强大，但开始时都需要知识来播种才能生根发芽、枝繁叶茂。算法的选择、组成部分的形状与拓扑结构、关键数值等都属于某一层次的知识。即使还未正确建立连接和反馈回路，神经网络的学习也并不会因此停滞。
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这部分知识是我们与生俱来的，人脑记录着我们成长中的经历体验，但这不等于它在生命之初是块白板。事实上，它由负责不同功能的特定区域综合而成：
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·高度并行的早期视觉回路擅于识别视觉变化；
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·大脑皮层中的视觉神经细胞群可识别边、直线、曲线、形状、熟悉的物体与面孔；
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·大脑皮层中的听觉回路可听辨不同频率组成的声波；
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·大脑内的海马状突起能储存感官体验相关的记忆；
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·扁桃体包含的回路可将恐惧转化成一系列警觉信号，触发大脑的特定区域。
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大脑的内部连接错综复杂，不同区域分管处理不同类型的信息，这也正是人脑能自如应对复杂多样的环境的奥妙所在。现代人工智能专家明斯基和西蒙·派珀特是这样描述人脑的：“它由大量小型分散系统组成，根据胚胎学排列组合成一个复杂的体系。它有一部分受一系列后天增加的符号系统控制（仅是部分控制）。”他们还认为：“由于自身的特性，这些亚符号系统完成了大部分工作，并与其他部分隔离，以防其他部分了解其工作原理。这就能解释为什么人们能下意识地完成许多工作，却道不出其中的原理。”
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获得型知识
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将当下的深刻见解铭记于心以应对未来的挑战，这是明智的做法，但反复纠结每一个问题并无意义。对于人脑来说尤其如此，因为人脑的计算回路太缓慢了。虽然在重新思考之前的深刻见解时，电脑比人脑技高一筹，但在大生态环境下，我们的电子竞争者们仍需要审慎、明智、平衡地利用其存储和计算功能。
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早在20世纪60年代中期，人们就尝试给机器灌输有关世界的各种知识，直至70年代，这项工作已然成为人工智能研究的重点。灌输知识的过程中需要人类“知识工程师”和医生、律师等各领域专家的共同协作。知识工程师会采访各个专业的专家，确保自己对这方面的知识理解无偏差，之后手动将这些知识进行编码，与合适的电脑语言匹配起来。就拿糖尿病来说，知识库中可以找到的相关内容包括：胰岛素是血液的一部分；胰岛素由胰脏分泌；胰岛素可从外部注射；胰岛素偏低会导致血液中血糖含量升高；血糖长期保持较高水平会对视网膜造成不良影响……我们在一个系统中编入成千上万条类似的知识链接，并结合递归式搜索引擎建立各链接间的关联，那么这个系统便能独立进行判断和运作了。
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专家系统最成功和最典型的例子便是20世纪70年代的MYCIN系统，该系统可协助诊断有关脑膜炎的复杂病例。《美国医学会杂志》上发表了一篇极具历史意义的研究报告，其中提到MYCIN系统的诊断医疗手段与人类医生不相上下，有时甚至能超越人类医生。1MYCIN系统中采用了一些创新手段，最典型的便是“模糊逻辑”（fuzzy logic）的运用，这一逻辑能帮助系统在证据和规则不明晰的情况下进行推理诊断，涉及的MYCIN系统运行规则如下：
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