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你可能还不明白计算机里的“小幽灵（后台程序）”如何通过做标记和抹去标记就表征了或代表了大千万物。谁来决定系统中的这个标记就对应世界中的那个东西？对计算机而言，答案显而易见：我们决定符号意味着什么，因为我们制造了这台机器。但是谁赋予了我们内部所提出符号的含义呢？哲学家们将这个问题称为“意图性”（英文为intentionality，这个提法令人迷惑，因为它与意图无关）。意图性的问题有两个一般的回答：一是符号通过我们的感觉器官与外部世界中它所提及的对象相联系。你母亲的脸反射光，刺激你的眼睛，激发了一连串模板或相似的电路，将符号“母亲”刻写入你的心智中。另一个回答是，由第一个符号引发的符号操控独特模式反映了第一个符号对象与被引发符号对象之间关系的独特模式。不管什么原因，一旦我们同意母亲意味着母亲，叔叔意味着叔叔，那么由“小幽灵（后台程序）”产生的新的相互嵌套亲属关系的陈述，就一次又一次地变成了神秘的真理。机器打出“Bella mother-of Me”，果不其然，Bella就是我的母亲。Mother意味着“母亲”，因为这个符号在有关母亲的推导中发挥了作用。
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这些被称为“因果”和“推导-作用”理论，厌恶这些理论的哲学家们想出一些荒谬的假想实验来反驳它们。俄狄浦斯不想娶她的母亲，但他还是娶了，为什么？因为他母亲引发了他心智中Jocasta的符号，而不是Mom的符号，他的欲望被局限于“如果她是母亲，就不能娶她”。Jocasta这个符号所代表的女人确实是俄狄浦斯的母亲，但这个因果效应是无关的。有关且重要的是Jocasta和Mom的符号在俄狄浦斯大脑里所发挥的推导作用。一道闪电击中了沼泽中间的一棵死树，由于一个令人惊叹的巧合，在那一刻稀泥融合在一起成了我的复制品一个分子都不差，记忆也包括其中。沼泽人从没和我的母亲联系过，但绝大多数人会说他对于母亲的思维是关于我母亲的，就像我对于母亲的思维一样。我们又一次得出结论，要使一个符号表示有关世界的某个东西，并不一定需要这个东西和这个符号是前因后果，能用符号推导出来就足够了。
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但是，但是，但是！假设一个会下国际象棋的计算机中信息处理步骤的顺序，被发现由于惊人的巧合，与六日战争中的战场事件完全相同（国王的骑士=以色列外长达扬，车到C7=以色列军队占领戈兰高地，等等）。这个程序与六日战争的“相关”不就和它与国际象棋比赛的“相关”完全一样吗？假设有一天我们发现猫根本就不是动物，而是由来自火星的特别逼真的机器人，任何运算“如果它是猫，那它就一定是个动物”的推导原则都将不再生效。我们的心智符号“猫”的推导作用将会被改得面目全非。当然“猫”的含义是不变的：当机器人菲利克斯悄悄溜进溜出的时候，你想到的还会是“猫”。让我们为因果理论打两分吧。
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第三种观点是对《周六夜现场》（Saturday Night Live）中电视广告的滑稽模仿：你们都正确！它是地板蜡，也是甜点饮料。一个符号的因果作用和推导作用一起决定了它所表征的内容。（根据这个观点，沼泽人的思维将是关于我母亲的，因为：当他遇到她时，他会认出她来。）因果作用和推导作用倾向于同时发生，因为根据自然选择的设计，我们的知觉系统和推导模块绝大多数时间里都在这个世界上准确地运行着。不是所有的哲学家都同意因果加推导加自然选择，就足以明确“含义”的概念，并在所有的世界中运行不爽。（“假设沼泽人在另一个星球上有一个同卵双胞胎……”）但如果这样，有人会回答，“含义”的概念就更糟糕了。含义之所以有意义，只是为在特定世界中发挥作用而设计的一台机器而言的（这台机器或由工程师设计或自然选择设计）。在其他的世界——火星、沼泽地、暮光之界——预测无效。无论因果加推导理论是否已被哲学家完全证明，它还是将心智或机器中的符号如何表示一些含义这个谜解开了。
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表明心智计算理论走的是正轨的另一个标志是人工智能的存在：执行像人类智能一样任务的计算机。在任何折扣店你都能买到一台计算机，它在计算、存储和提取事实、起草绘画、检查拼写、规定邮件次序以及确定类型方面，超过一个人的能力。在一个存货齐全的软件商店，你能买到下一手出色国际象棋的软件和可以辨认字母字符以及识别发音清楚的讲话的软件。钱包比较鼓的顾客还能买到能用英语回答有关限定主题的问题的软件，以及控制机器人胳膊来焊接喷漆以及在成百个领域，诸如选择股票、诊断疾病、开具药方和修理机器故障等复制人类专业技能的各种软件。1996年，“深蓝”计算机在与国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）的对弈中赢得了一局，逼和两局，尽管最终输掉了比赛，但计算机彻底击败一个世界冠军只是一个时间问题。尽管世界上还没有终结者级别的机器人，但已经有几千个小规模的人工智能程序，其中一些就隐藏在你的个人电脑、汽车或电视机里，而且进展还在持续。
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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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