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杰瑞·福多与玛尔处在同一时期，也是一位在麻省理工学院工作的教授。在很多检测人类思维怎样处理语言的实验中，福多和他的同事能够提供强有力的证据证明这些独立的模块的存在性。例如，他们可以指出理解和分析语言的过程包含了一系列完整的独立阶段或模块，这些阶段或模块可以一步一步地从语法上分析句子的意思。这些福多模块是从心理学上定义的独立过程：达到确定性计算目标，并可以将生成的信息传递给其他的（通常会更大）系统。福多的思想在某种意义上描述的正是玛尔一直探求的那一类模块。这些思想在他1983年的论著《意识的模块化》中有所体现。
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福多指出这种观点只能被用于行为方面的心理学研究，而不能用于对人脑的生理学研究。而迈克尔·伽扎尼加（Michael Gazzaniga）则试图从生理角度确定左右半脑是否包含功能上相互独立的模块。
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为了达到这一目的，伽扎尼加发展了实验技术，使之可以允许他独立地与他接触的存在裂脑现象的患者（作为一种严重癫痫的治疗手段，患者的左右半脑的大脑皮层被手术分离）的左右半脑进行通信。当他做到了这一点时，他也就证明了左右半脑是高度专业化的，并且经常完全独立地完成某项任务。他认为从本质上说，假设把大脑分离成两个脑半球，那么不同的行为目标会被分布于两个半球中的独立模块完成。
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迈克尔·伽扎尼加
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成百上千项研究确认并且扩展了这一发现。虽然这些模块是如何构建的现在人们还不清楚，但是有证据表明模块是由一些几平方毫米或厘米的脑组织构成，并且具有相当专门的功能。
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现在的问题是，模块是怎样产生的呢？我们是否可以验证这样一个先验目标，模块结构是进化的产物。因此，我们回到了进化问题。
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1859年，达尔文曾写道：这样一种保存有益变异，而抛弃有害变异的过程我们称之为自然选择。达尔文认为通过逐渐增长的有益变异，动物可以朝着我们认为更加完美的形式进化。
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同时，达尔文认识到变异增长的过程是非常随机的。具有过渡结构特征的动物在自然选择中会随机地发生变化，这表明进化不能保证现实中的动物得到最优的形式（或者说，模块能到达最优计算目标）。他发现这是一个十分令人沮丧的悖论。许多动物形式都表现得近乎完美，但是说由自然选择完成了这些完美的形式似乎又不可信。
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这里达尔文提出的正是后来玛尔将要研究的问题。玛尔倡导的，是假设系统通过进化达到一个可具体化的、理论上能够定义的数学目标，以实现生物体的适应最大化。问题是，不能指望用详尽的测量方式的策略来描绘所有的行为，这一策略也许对于很小的系统有效。
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不过，可以找到一种具有价值的推理性方法。人们知道大量不相关的生物体，当它们面对一个同样的问题时，是否会采用相同的策略，这需要寻找趋同进化的证据。当包含不同种类和结构限制的生物趋于一个同样的解决方案时，趋同进化就表明进化过程存在一个相同的进化终点。这样的一个终点如果存在的话，将表明趋同的生物体高度真实地解决了一个纯粹与进化相关的计算问题。
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一类世界上研究得最为广泛的动物群之一：非洲裂谷的丽鱼，给出了第一个证据。基因资料显示，食草鱼和拔鳞鱼（仅举两个例子）都在各自的湖中进化，并都源自不同的祖先。尽管存在这样大的差别，但食草鱼看上去却趋于相似的颚结构（为食草而生）。拔鳞鱼也趋同于相同的嘴结构和身体形态。
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丽鱼不是唯一的例子，巴哈马群岛上的变色龙也是一个例子。最后，连爬行类与哺乳类动物之间也能找到趋同进化的证据。
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趋同进化的证据隐含了这样的结论：进化可以使生物体的特征向着环境决定的、与其生存相关的目标变化。
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对于玛尔范式提出的问题，即根据进化论，我们是否可以用严格的数学工具去定义全局行为的目标呢？今天，许多神经生物学家都相信这是可能的。
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爬行类和哺乳类动物的趋同进化
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套利的常识 [:1703525973]
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套利的常识 大脑与不确定性（二）：神经经济学
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定义目标
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玛尔曾经指出：“通过搞清楚需要解决问题的本质来理解一种算法，比通过研究使该问题被体现的机制（及硬件）更为快捷。”而进化论提供了这样一个模式，它指出所有行为的最终目标只有一个——最大化生物体的内在适应度。
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在整体意义上，可以认为神经系统的功能就是依托进化适应度进行决策。即便是笛卡儿提出的反射，也可以被看作是神经系统在面对一个很简单的、为生物体确定一个明确目标的问题时作出的决策。
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你打过台球吗？这类游戏是确定性数学的经典例子。因为我们假设白球处于具有可预知性的牛顿体系之中，并且我们具有关于那个世界状况的完全的知识。在这些约束下，我们就可以用简单的确定性方程计算出最佳的运动反应。但是，这可能不是神经系统必须面对的具有典型性的决策。
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