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这并不是说常识在心理学中就应该比在物理学和天文学中占据更重要的位置，而是常识比任何其他尝试过的替代方法，都更加有力而准确地预测、控制和解释了日常行为。很有可能常识会以某种形式被融入到我们最好的科学理论之中。比如，我给在西海岸的一位老朋友打电话，我们说好两个月之后的某一天晚上7点45分，在芝加哥某个宾馆入口的一个酒吧会面。我预计，他预计，每个认识我们的人都预计，在那天的那个时候我们会见面。我们确实见面了。太令人惊叹了！还有哪些其他领域中，普通人或者科学家能够将距离几千公里的两个物体的运行轨道，以准确到厘米和分钟的精度，提前几个月就预计到呢？而且仅仅是根据时间只有数秒的谈话内容所传递的信息就得出预测？这项预测背后的运算就是直觉心理学：我想要与我朋友会面，他也如此；我们俩都相信对方会在某一时间出现在某一地点；我们知道一系列的交通手段——搭乘航班、乘坐汽车和步行会把我们带到那里。没有任何研究心智或大脑的科学可以做得比这更好了。这并不是说关于信念和欲望的直觉心理学本身就是科学，而是暗示我们，科学心理学需要去解释，像人这样的一坨物质如何能具有了信念和欲望，以及信念和欲望如何做得这么好。
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对智能的传统解释是，人的肉体中充满一种非物质实体——灵魂，它通常被想象为某种鬼怪或精灵。但这种理论有一个难以克服的问题：灵魂如何与有形的物质相互作用呢？一个无形的东西怎样对闪光、戳刺和嘟嘟声做出反应，又怎么能让胳膊和腿移动呢？另一个问题是，有海量的证据说明，心智是大脑的活动。现在我们知道，这个曾被认为是非物质的灵魂，可以用小刀把它一分为二，用化学物质改变它的性状，用电来使它开始或停止工作，狠命一吹或缺乏氧气会使它烟消云散。在显微镜底下，大脑显示出令人惊叹的复杂物理结构，这完全可以和心智的丰富程度相匹配。
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关于心智的另一个解释是，心智源自一些特别的物质形式。匹诺曹是由葛派特发现的一种神奇木头做的，它具有生命，可以说话、大笑和自己移动。唉，遗憾的是，还没人发现过这种神奇的物质。最初，人们以为这种神奇的物质就是脑组织。达尔文写道，脑“分泌”心智；而哲学家约翰·塞尔（John Searle）认为，脑组织的物理化学特性以某种方式产生了心智，就像乳房组织分泌乳汁，植物组织生成糖一样。但我们不要忘了，在动物王国许多成员的脑组织中都能找到与人脑组织相同种类的膜、细孔和化学物质，更不用说在脑肿瘤和实验室人工培育的组织中了。所有这些神经组织块都有着同样的物理化学性质，但并不能都实现像人一样的智能。当然，人脑组织中的某些东西对智能是必要的，但只考虑物理性质是不够的，就像砖头的物理性质不足以解释建筑，氧化物离子的物理性质不足以解释音乐一样。神经组织构成模式中的某些东西是至关重要的。
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智能常被归因于某种能量流或力场。发光蒸汽、辉光、振动、磁场和力线等在灵性主义、伪科学和粗制滥造的科幻小说中都占有显赫位置。格式塔学派试图用脑表层的电磁力场来解释视觉幻象，但这些力场从来都没被找到过。有时，液压模型强调心理压力的积累、爆发或疏散，它是弗洛伊德理论的核心，可以见于许多日常的比喻：如怒气上涌、发泄精力、压力下爆发、大发雷霆、吐露某人的感受、抑制愤怒等。但事实上，即使是最激烈的情绪，也不符合能量（用物理学家的定义）在脑的某些地方集聚和释放这样的观点。在第6章中我将让你理解，大脑实际上并不是根据内部压力来运行的，而是采用相互谈判妥协的策略妥善处理这些压力，就像对待身上绑了炸药的恐怖分子一样。
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所有这些观点的一个问题是，即使我们找到了一些凝胶、旋涡、振动或浑一体，它们能够像葛派特的原木一样讲话和调皮捣蛋，或更广义地说，它们能够根据理性规则做出决策，并在面临阻碍时继续追寻目标，我们仍将面对一个难解之谜：它是如何做到这些的。
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智能不是来源于一种特殊的精神、物质或者能量，而是来源于一种不同的物质——信息。信息是两个东西之间的一种关联，这种关联是由一种合法的过程产生的（而不是纯粹由于机缘巧合）。我们说，树桩上的年轮包含了这棵树年龄的信息，因为年轮数与树龄相关（树越老，年轮数越多），但这种相关并非巧合，而是由树的生长方式决定的。相关是一个数学和逻辑概念，它不是由相关实体的组成物质来定义的。
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信息本身并没有什么特殊的；原因与结果有差异的地方，就是信息出现的地方。特殊的是信息的加工处理。我们可以把包含事物情况信息的物质当作一个符号，它能够“代表”事物的状况。但作为物质，它还能够做其他事情。它是有形的东西，在哪种情况下能做什么要根据其自身的物理和化学规律而定。树的年轮包含树龄的信息，但它们也反射光并吸收颜料。脚印包含着动物移动的信息，但它们也能积水并引起风中的旋涡。
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现在我们有一个想法：假设有人打算用一些部件来制造一个机器，而这些部件受某个符号的物理性质所影响。发动某个杠杆、电眼、绊网或磁石的是一个树年轮吸收的颜料、一个脚印积蓄的水、一支粉笔反射的光或一点儿氧化物中的磁载荷。再假设这台机器能够导致另外一堆物质发生某种变化。它能在一片木头上打下新烙印，或者在附近的土上留下新印记，或者蓄充另外一点氧化物。到目前为止，还没什么特殊的事情发生；我所描述的，只是由一个没有明确意向的新机器所完成的一系列物理事件。
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现在我们设想特殊的一步：我们试图用原有那片物质所包含的信息模式，来解释新安置的一片物质。比如说，我们来数新烙在木头上的环印，把它们解释为某棵树在某段时间的年轮，尽管它们不是由任何树的生长造成的。然后我们可以说，机器经过精心的设计，使得对这种新印记的解释具有了意义——也就是说，这种新印记包含了世界上某些东西的信息。例如，设想有一台机器，它能扫描树桩上的年轮，为每一个年轮在旁边的一块木板上都烙下一个印记，接着又移向同时砍下的一棵稍小的树的树桩，扫描它的年轮，在那块木板上为小木桩的每个年轮都抹去一个印记。这样，当我们再数木板上的印记时，就知道了在种第二棵树的时候，第一棵树的树龄了。这样，我们就得到了一台理性的机器，能够根据真实前提得出真实结论的机器——而不是因为任何特殊的物质或能量，也不是因为任何部件本身是智能的或理性的。我们所具有的，只是对普通物理事件的一系列精心设计，这些事件之间的首要联系就是对携带信息的物质的一种配置排列。我们的理性机器之所以拥有理性要归功于两种特性，这两种特性共同紧附于一个我们称之为符号的实体中：符号携带着信息，它导致事件的发生。比如，年轮与树龄相关，它们能吸收扫描器的光束。当被导致的事件本身含有信息时，我们将整个系统称为一个信息处理器或计算机。
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这整个构想看起来是个无法实现的愿望。怎么保证对任何物件都能设法安排，使之以恰当方式下落、摇摆或发光，而对这种作用效果的解释又合乎情理呢？更准确地讲，合乎情理是依据了我们所感兴趣的某种先前规律或关系；任何一堆东西都能够在事后给出巧妙的解释。
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对这些质疑的有力回击来自数学家艾伦·图灵的研究工作。图灵设计出一台假想机器，能够根据机器的内部程序，输入符号和输出符号相应地与海量合理解释中的任意一条相匹配。这台机器由一套装置组成，包括一条划分成许多正方形的带子，一个能在正方形上打印或阅读上面符号并双向移动带子的读写头，一个能指向机器上有限数量刻度的指针和一套机械反射装置。每一次反射都是由被阅读的符号和指针的当前位置所引发的；它在带子上打印出一个符号，移动带子或转移指针。机器所需的带子能得到无限量的供应。这个设计被称为图灵机。
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这台简单的机器能用来做什么呢？它能够接收代表一个数或一组数的符号，并打印出代表新数的符号，这些新数是任何能够用一步步的序列运算来解决的数学函数的对应值。序列运算包括加法、乘法、求幂、因式分解，等等——我在用非技术语言来表述图灵发现的重要性，难免会不精确。它能够运用任何有用的逻辑体系规则来从一些真命题推导出另一些真命题。它能够应用任何语法规则来推导出结构正确的句子。图灵机间的等效应，可计算的数学函数、逻辑和语法，令逻辑学家阿隆佐·邱奇（Alonzo Church）做出这样的推测：任何确定能够在一定时间内对某个问题得出解答的，界定清晰的方法或系列步骤（也就是说，任何运算），都能够在图灵机上执行。
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这意味着什么呢？这意味着在服从能够被一步步解决的数学方程式的世界中，能够建造一台机器来模拟这个世界，并对之做出预测。以理性思维符合逻辑规则的意义上说，我们能够制造一台机器含有理性思维。以语言能够根据一套语法规则来领会一种语言的意义上说，我们能够制造一台机器产生出语法正确的句子。根据思想包括应用任何一套界定清晰的规则的意义上说，我们能够建造一台机器，它能够在某种意义上进行思考。
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图灵证明，理性机器——使用符号的物理特性来制出具有某种意义的新符号的机器——是能够被建造出来的，而且是很容易建造的。计算机科学家约瑟夫·威森鲍姆（Joseph Weizenbaum）曾证明怎样用一个骰子、一些石头和一卷卫生纸就能够造出这样一台来。事实上，人们甚至不需要一个大仓库来装这些机器，一个做加法，另一个做平方根，第三个打印英语句子，等等。一种图灵机被称为通用图灵机，它能够接收任何其他图灵机打印在带子上的描述，随后精确地模仿那台机器。只需设计一台机器就可以做任何一套规则所能做的所有事情。
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这意味着人脑就是一台图灵机吗？当然不是。现在没有任何地方使用图灵机，更不要说我们的脑袋中了。图灵机在实践中是没有用的：它们太笨拙，太难设计程序，太大而且太慢。不过这没关系。图灵只是想证明，对小玩意儿做些设计安排，它就能像一台智能符号处理器一样发挥功能。就在图灵机发明之后不久，更为实用的符号处理器就被设计出来了，其中一些成为IBM和Univac的大型机，以及后来的苹果麦金塔和个人电脑。但所有这些其实都和图灵通用机没什么两样。如果我们不考虑大小和速度，它们需要多少内存容量就给它们多少，那么我们就可以将它们的程序设计为，根据相同的输入做出相同的输出。
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还有人提出其他一些符号处理器作为人的心智模型。这些模型往往是在商业计算机上进行模拟的，但那只是为了图方便。商业计算机最初的设计是为了模仿假想的心智计算机（创造出计算机科学家所称的虚拟机器），就像Macintosh能够效仿一台个人电脑。只有虚拟心智电脑才应被认真考虑，而不是效仿它的硅芯片。然后，旨在建立某种思考（解决问题，理解句子）模型的程序就在虚拟心智电脑上运行。一种理解人类智能的新方式已经诞生了。
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下面我讲一下这样一个模型是如何工作的。现在这个时代，真正的计算机已经复杂得令普通人几乎无法理解，就像心智难以理解一样，所以我们来看一个放慢动作的心智计算的实例还是很有启发作用的。只有这样，我们才能理解简单的仪器是如何用电线连在一起成为一个符号处理器，并展示出真正的智能的。不能稳定运行的图灵机并不是宣传“心智即电脑”理论的好广告，所以我将用一个模型，它至少与我们的心智电脑有些许相似之处。我会展示给你看，它是如何解决一个日常生活中亲属关系问题的。这个问题很复杂，因此当一台机器能够解决时，我们一定会深为所动。
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我们把这个模型称为“产出系统”。它去除了商业计算机中最不符合生物性的特征：计算机呆板僵硬地遵循着程序步骤的有序列表。一个产出系统包含一个内存和一组反射装置，反射装置有时被称为“小幽灵（后台程序）”，因为它们是简单的、独立的实体，待在那里就等待着被激活。内存就像一个张贴通知的公告板。每个“小幽灵（后台程序）”都类似一个膝跳反射装置，等待着公告板上的特定通知，并根据通知做出自己的反应。这些“小幽灵（后台程序）”整合在一起构成了一个程序。它们由贴在公告板上的通知触发，然后贴上它们自己的通知，从而又触发其他“小幽灵（后台程序）”，如此往复。内存记忆中的信息逐渐变化，最终对某个给定的输入得出正确的输出。有些“小幽灵（后台程序）”与感觉器官相连，被外部世界的信息而不是内存记忆中的信息所激发。另一些与肢体相连，其反应是移动肢体而不是在内存记忆中贴上更多的信息。
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假设，你的长期记忆包含有你近亲属成员和你周边所有人信息的知识，这种知识的内容是一组像“阿历克斯是安德鲁的父亲”这样的陈述。根据心智计算理论，这种信息被内置于符号之中：符号即为一组有形标记，这组标记与上面陈述中所体现的外部世界情境有关。
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这些符号不是英语单词和句子，尽管流行的误解认为我们用母语思考。如我在《语言本能》[3]中所揭示的，像英语或日语这样的口头语言中的句子，它们是没耐心的智能生物之间口头沟通使用的。它们非常简洁，把所有听者能够根据情境在心中填补的信息都省略掉了。与此相反，知识盘踞的“思想语言”不会给想象留下任何东西，因为思想语言本身就是想象。用英语做思考工具的另一个问题在于，英语句子经常会有歧义。当连环杀手泰德·邦迪（Ted Bundy）获得一个死刑席位后，报纸头条写道：“Bundy Beats Date with Chair”（邦迪挤上与电椅的约会之旅），我们要思索一下才能理解这句话的意思，因为我们的思想给这串单词赋予两种意思（它还可理解为“邦迪用椅子揍约会对象”）。如果一串英语单词能够对应脑中的两种含义，那脑中的含义就不可能是英语单词串。口头语言中的句子充斥着冠词、介词、性别词缀以及其他语法。它们会有助于将信息从一个脑袋里，通过嘴巴和耳朵这个漫长的通道，传到另一个脑袋里；但在同一个脑袋里，信息是直接通过成捆的神经元来传递的，所以就不需要这些语法了。因此一个知识系统中的陈述不是用英语的句子来展示的，而是用一种更加丰富的思维语言——“心语”（mentalese）中的简洁铭文表示。
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在我们的例子中，反映家庭关系的那部分心语分为两种陈述。第一种是“阿历克斯，的父亲，安德鲁”：一个名字，后面跟着直系家庭关系，后面跟着一个名字。第二种是：“阿历克斯，是男的”：一个名字，后面跟着其性别。不要因为我在心语中使用某种语言和句法而被误导。这是为读者您着想，帮助您用母语理解这些符号代表的内容。而对机器而言，使用什么语言仅仅是对标记不同的设置而已。只要我们前后一致地使用某个符号代表某个人（即表示阿历克斯的符号总是表示阿历克斯，而不是任何其他人），并根据一致的规则设置它们（即保留着谁是谁父亲的信息），它们可以是任何标记，也可以以任何方式设置。您可以把这些标记想象成用扫描仪识别的条形码、仅认可一把钥匙的钥匙孔或只符合一种模板的形状。当然，在计算机中，这些标记是硅芯片中的模式储存；在脑中，它们是几组神经元的激活。关键要点是，机器中没有任何东西能像你我那样理解这些标记；机器的某部分会对它们的形状做出反应，并被引发去做些事情，就像口香糖机对硬币的形状和重量做出反应，并释放出一粒口香糖一样。
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我将用下面的例子对计算进行揭秘，让你看看这戏法到底是怎么变的。为了讲清楚我对这个戏法的解释——符号既表示一些概念，也在物理上导致某些事情发生——我将一步步解释我们产出系统的活动，并对每件事都描述两次：从概念上讲，强调问题的内容和解决问题的逻辑；从物理上讲，即系统非生物性的感受和做标记的动作。系统是智能的，因为这两种描述对应得非常精确，内容对应标记，逻辑步骤对应动作。
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我们把系统保留有关家庭关系铭文的内存记忆称为长时记忆。我们把另一部分用于计算的演算板称为短时记忆。短时记忆的一部分是针对目标区域的，它包含了一系列系统“试图”回答的问题。系统想知道的是Gordie是不是它生物血缘上的叔叔。刚开始时，记忆看上去就像这样：
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