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我写下这句话目的就在于弄明白为什么要写它。
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——道格拉斯·霍夫施塔特
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“你能告诉我走哪条路才能离开这里吗？”爱丽丝问。
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“那就要看你想去哪儿了。”柴郡猫说道。
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“我不太在乎要去哪儿……”爱丽丝回答。
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“那么走哪条路也不重要了。”柴郡猫接着说。
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“……只要我能到达某个地方。”爱丽丝补充了一句作为解释。
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“哦，当然啦，”柴郡猫说，“只要你走得足够远。”
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——刘易斯·卡罗尔
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一位教授刚刚在一所教风甚严的大学完成了一场关于宇宙起源和结构的讲座，一位穿着网球鞋的老太太走到讲台上说：“不好意思，先生，但是您刚才全讲错了。事实是，宇宙正坐在一只大乌龟的背上”。教授决定迁就她的想法，问道：“真的吗？那你告诉我，这只乌龟站在什么东西上面呢？”老太太脱口而出，回答道：“它站在另一只乌龟的背上。”教授接着问：“那另一只乌龟站在什么东西上面呢？”老太太干脆地回答说：“另一只乌龟”。教授又问了一遍刚才的问题。老太太的脸上划过一丝不耐烦的神情，说道：“省省力气吧，底下全是乌龟。”
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——罗尔夫·兰道尔
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本书第六章“构建新大脑”中指出，理解智能有点像剥洋葱——剥开一层又是一层。最后，我们得到的是很多洋葱皮而不是洋葱。换句话说，智能——尤其是人类智能是在很多层面上工作的。我们可以逐层分析理解人类智能，但整个过程要求所有的层级都按照正确的方式一起运转。
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以下是我曾在第四章中描述过的三种进化模式的深入观点，每种方法都可以给定义详细的问题提供“智能”解决方案。但是智能实体所处的环境通常十分复杂，所以如果想要创造一种可以在复杂环境中反应灵活的系统，需要以适当的手段把这些方法整合起来，交流过程涉及不同层次的理解力时尤其如此。举例来说，比如我们要构建一个庞大的神经网络，并试图训练它理解所有语音和语言的复杂性，最后的成效会非常有限。如果我们能够以人类特有的方式分不同层次解决这个问题，就会获得更可观的结果。
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人类大脑是用同样的方式组织在一起的，是各个特定区域的复杂集合体。我们学习了大脑的并行算法后，就可以用各种途径扩大其规模。举个简单的例子，大脑中负责逻辑和递归思维的区域是大脑皮层，其中只有800万个神经元。我们已经构建了比它大几千倍、运转速度快几百万倍的神经网络。设计智能机器（直到机器能够从人类手里接管这档杂事为止）的关键在于设计智能的架构，将构成智能构建模块中相对简单的方法结合起来。
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递归公式
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以下是一个为困难的问题创造智能解决方案的简单公式。请仔细听好了，不然就会漏掉重要信息。
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这个递归公式是：
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“下一步，我会进行最优选择。如果完成了，就是完成了。”
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也许这个公式有点儿过于简单了，我承认乍一看它确实没什么太多内容。但它所发挥的作用将令人吃惊。
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我们先想一想由递归公式解决问题的经典案例：国际象棋对弈。国际象棋被认为是一种智力博弈，至少到最近为止还算是。大多数观察家仍然认为要下好一盘棋就需要良好的智力。所以，我们的递归公式在这一领域会发挥得如何呢？
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国际象棋是一种一次移动一步的游戏，目标就在于要选择“最优的”每一步，那么，让我们定义一种可以进行“最优走步”的呈现。把递归公式应用到国际象棋当中，我们就可以换个说法，具体如下：
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挑选最优行动方案：“挑选最优行动方案。如果我赢了，则任务完成。”
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先等一下，稍后你就能看出其中的道理了。我需要进一步分解国际象棋的其他方面，也就是博弈里并不是只有我一人，我还有个对手，她也在移动。先假设她也能走出好棋。如果该假设不正确，那我就得到一次机会，而不是一个问题。那么递归公式是：
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挑选最优行动方案：“假设我的对手也会挑选最优行动方案，据此我得挑选最优行动方案。如果我赢了，则任务完成。”
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此时，我们需要考虑递归的本质。递归规则就是依据自身进行定义的。递归规则就是一种循环，但为了追求有效性，我们可不想永远循环下去，因此还需要一个逃离循环的出口。
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