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这些低调的成功值得说说，因为围绕计算机马上就能实现的和永远也不会实现的，争论火药味十足。一方说机器人基因指日可待了（心智就是计算）；另一方说这永远也不会发生（心智不是计算）。这个争论似乎就出自克里斯托弗·瑟夫（Christopher Cerf）和维克多·纳瓦斯基（Victor Navasky）的《专家发言》（The Experts Speak）栏目：
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《波士顿邮报》社论，1865
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见多识广的人知道，通过电线来传递语音是不可能的；假使有可能做到的话，这东西也没有任何实用价值。
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温斯顿·丘吉尔，1932
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50年之后……我们将不再为了吃鸡胸肉或鸡翅而荒唐地饲养一整只鸡，而是将在合适的介质中分别饲养这些部位。
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加尔文爵士，热力学和电学的开创者，1895
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比空气重的飞行机器是不可能出现的。
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列奥·车尔尼，美国研究学会的出版编辑，1955
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[到1965年]开路先锋型豪华车将长约20英寸，使用以汽油为动力的涡轮式发动机，这种引擎是喷气式飞机引擎的小兄弟。
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李·蒂夫里斯特，真空管的发明者，1957
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无论未来科学有多少进步，人类也永远不会到达月球。
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阿历克斯·鲁伊维特，真空吸尘器制造商，1955
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原子能做动力的真空吸尘器大概在10年内就会成为现实。
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未来学中有一个预测毫无疑问将会是正确的，那就是，在未来，今天的未来学家看上去将会很傻。谁也不知道人工智能最终将达到什么程度，它将经历无数次实践中的变迁，而这些变迁只有参与其中者才能知晓。而无可争议的是，计算机能够变得智能化。
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科学理解与技术成就松散地联系着。我们对于髋骨和心脏的深入了解已经有一段时间了，人工髋骨已经很常见，而人工心脏还无从捉摸。当我们在人工智能中试图寻找计算机和心智的线索时，一定要谨记理论与应用之间的陷阱。如果要给计算机启示下的心智研究贴上合适的标签，自然计算要比人工智能更恰当。
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心智计算理论已经悄悄地侵入了神经科学的领地：对大脑和神经系统的生理学研究。信息处理是大脑的基本活动，这个观点已经渗透到这个领域的各个角落。信息处理使得神经科学家对神经元比对胶质细胞更感兴趣，尽管胶质细胞在脑中占据更多的空间。神经元的轴突（长长的输出纤维），跨越长长的间隔高保真地传播信息，当它的电信号在突触被转化为化学信号时（神经元之间的连接），信息的物理形式发生了变化，而信息本身则保持不变。正如我们将看到的，每个神经元上的树突（输入纤维）似乎在执行着基本的逻辑和统计操作，这些操作构成了计算的基础。信息理论术语，诸如“信号”“编码”“表征”“转换”和“处理”充斥在神经科学的语言中。
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信息处理甚至还界定了这个领域内的合理性问题。视网膜成像是颠倒的，我们是怎么样设法正过来看世界的呢？如果视觉皮层是在脑的后部，为什么我们感觉上不是在脑袋后面看呢？为什么被截肢者可能会感觉到他原来长肢体的地方会有虚幻的肢体呢？为什么我们对绿色立方体的感受来自既不是绿色的也不是立方体形状的神经元呢？每个神经科学家都知道这些是伪命题，但为什么它们是伪命题呢？因为它们是关于大脑的特性的，而这些特性同信息的处理和传递没什么两样。
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如果一个科学理论只是同它所解释的事实和所启迪的发现一样出色，那么心智计算理论的最大卖点就是它对心理学的影响了。斯金纳和其他行为主义学者坚持认为，所有关于心智活动的探讨都是徒劳的空谈；只有刺激-反应才能在实验室和实地进行研究。实际却恰恰相反。在20世纪五六十年代，计算的观点被纽威尔和西蒙以及心理学家乔治·米勒（Geogre Miller）和唐纳德·布劳德本特（Donald Broadbent）引入之前，心理学乏味、乏味、又乏味。那时的心理学课程设置包括生理心理学，即反射；感知，即哔哔声；学习，即小白鼠；记忆，即无意义的音节；智力，即智商；人格，即人格测试。自那以后，心理学把历史上最深刻的思想家们思考的问题带到了实验室，并得到了数千个发现，遍及心智研究的各个方面，这在几十年前是做梦都想不到的。
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这种繁荣源于由心智计算理论设定的心理学的一项核心研究方略：发现心理表征的形式（心智使用的符号铭文）和获得表征的过程。柏拉图说，我们被拘禁于一个山洞中，只能通过投射在洞内墙壁上的影子来获知这个世界。头盖骨就是我们的山洞，心理表征就是影子，内部表征的信息就是我们对这个世界的一切所知。打个比方，设想一下外部表征是怎么工作的。我的银行对账单上每笔存款只列出一个总额。如果我存了几张支票和一些现金，我就无法证实某张支票是否在其中；那个信息在表征中被抹去了。另外，表征的形式决定了它能推出什么，因为可以被机器替代的蠢笨小人唯一能回应的就是符号及其安排。我们对数字的表征非常重要，因为对数字执行加法只需要几个无人驾驶般的操作：查找加法表中的条目，然后传送数字。罗马数字用不了，除非用作标签或装饰，因为加法运算用罗马数字做太复杂，而乘法和除法运算根本就算不了。
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确定心理表征是心理学中通往严谨之路。许多对行为的预测期望都有种空想的感觉，因为它们解释心理现象是在使用觉得同样神秘的另一种心理现象。为什么人们觉得这个任务比那个更麻烦？因为这个任务“更困难”。为什么人们把关于一个东西的概念用到另一个东西上？因为这些东西很“类似”。为什么人们注意这件事情而不是那件事情？因为这件事“更突出”。这些解释都是诡辩。困难、类似和突出都处于观察者的心智中的，而这正是我们应该去解释的。计算机发现去记住《小红帽》的主要内容比记住一个20位的数字要难，而你觉得记数字比记主要内容要难。你发现两个用报纸揉成的球很相似，即使它们的形状完全不同；还发现两个人的脸不一样，尽管它们的形状几乎完全相同；靠夜空中的星星导航的候鸟觉得晚上不同时段的星座位置差异很大，而这些我们几乎是注意不到的。
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但如果我们再往下跳到表征这一层，我们会发现更坚实的一种实体，它可以被严格地清点和匹配。如果一个心理学理论有任何好处的话，它应当预测出，“困难”任务所需的表征比“简单”任务所需表征的、包含有更多的符号或引发更长的“小幽灵（后台程序）”连锁链；它应当预测出两个“相似”东西的表征比“不相似”东西的表征有更多相同的符号和更少相异的符号；“突出的”实体应当比它们附近的实体有更多不同的表征，“不突出的”实体应当有相同的表征。
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认知心理学的研究一直在尝试在人们记忆、解决问题、识别物体和从经验中概括时，通过测量人们的报告、反应时间和所犯的错误来确证心智的内部表征。人们概括归纳的方式可能是揭示心智使用很多心理表征的最明显的标志了。
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假设你要花一段时间才能学会阅读一种镶着彩边的新式时髦字体。你练习阅读了一些单词，现在已经和阅读其他字体的速度一样快了。现在你看到一个熟悉的单词，你没练习过——比方说“elk”（麋鹿）。你需要重新学习这个单词是个名词吗？你需要重新学习怎样发这个词的音吗？你需要重新学习它指向的对象是个动物吗？这个指向的对象看上去怎样？它重吗？有呼吸吗？它给孩子喂奶吗？当然不用。但你这项平庸的才能说明一件事。你对于单词“elk”的知识不会与字母的外形直接相联系。如果是的话，那每次你看到新的字母时，你的知识将不会自动匹配到这些字母，直到你学会了它们，建立了全新的联系。现实中，你的知识一定是连接到了一个节点、一个数字、一个记忆中的地址或是心理字典中的一个条目，来代表抽象单词“elk”，这个条目在如何打印或发音方面一定是中性的。当你学会了新的铅字体，你就创造了一种对于字母表字母的、新的视觉触发器，它触发了旧的“elk”条目，所有连接这个条目的东西都马上可用了，而无须你再把对“elk”所知的一切东西重新一条一条地与新字体的“elk”连接起来。这就是我们所知的，你的心智包含的心理表征如何具体对应到抽象的单词条目，而不仅是单词打印时的形状。
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这些飞跃以及它们所暗示的内部表征，是人类认知的标志。如果你学会“wapiti”是麋鹿的另一个名字，你会将把所有与单词“elk”连接的事实迅速转移到与“wapiti”的连接上，而无须再次一个一个地重新焊接。当然，转移的只是你的动物学知识，你不会指望“wapiti”的发音会和“elk”一样。这说明你的表征水平是具体到单词背后的概念，而不是单词本身。你对于有关麋鹿的知识是挂在概念上的；单词“elk”和“wapiti”也挂在概念上，拼写“e-l-k”和发音[elk]则挂在单词“elk”上。
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我们已经从字体向上移动了，现在我们来向下移动吧。如果你已经习得铅字是白纸上的黑墨粉，你就不用再因为是红纸白墨而重新学习。这揭示出，表征是依据视觉边界的。任何颜色毗邻其他任何颜色都被视为一个边界，边界界定笔画，对笔画的布置组成了一个字母数字式的字符。
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