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重视口才；说闲话；撒谎；误解；言语幽默；戏谑；诗性和修辞性的语言形式；叙事和故事；隐喻；重言迭句、三秒一顿的诗歌；有关天、月、季、年、过去、现在、未来、身体部位、心理状态（情绪、感觉、思想）、行为倾向、植物、动物、天气、工具、空间、运动、速度、位置、空间维度、物理性质、赠予、借出、有影响的事物和人、数目（至少有“一”“二”和“两个以上”）、专有名称、财产的单词；父母之别；亲属概念，例如母亲、父亲、儿子、女儿以及年龄顺序；二分法，包括男和女、黑和白、自然和文化、好和坏；计量；逻辑关系，包括“非”“与”“相同”“等效”“逆”“一般与特殊”“部分与整体”；揣度（根据可察觉的线索推断不在场或看不见的实体）。
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非语言的声音交流，例如哭喊和尖叫；从行为推知意图；识别面部表情，例如快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶和鄙视；用微笑来打招呼，表示友好；哭泣；眉目传情；面部表情的伪装、修饰和模仿；表达爱意。
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对自我与他人、责任、自愿行为与非自愿行为、意图、私人内心世界、心理状态正常与否的认识；移情；性诱惑；强烈的性嫉妒；童年的恐惧，特别是对刺耳噪音的恐惧，以及一岁之后对陌生人的恐惧；怕蛇；俄狄浦斯情结（对母亲的占有欲）；面貌识别；装饰身体、打理头发；性吸引力，预示对方健康与否，例如年轻女性；讲卫生；舞蹈；音乐；戏剧；表演，包括打斗表演。
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制造并依赖各种工具，其中许多工具都经久耐用，并饰以各自的文化图案，包括刀具、捣具、容器、绳子、杠杆、长矛；用火烹调食物和作其他用途；药物，用于治疗和养生；居所；装饰工艺。
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标准的断奶模式和断奶时间；群居，有领地概念和民族身份意识；以母亲和孩子为纽带建立起来的家庭，通常为亲生母亲和一个或多个男人；制度化的婚姻，即公开认可的与某位具有生育能力的女性进行交配的权力；由长辈亲属对儿童进行社会化教育（包括大小便训练）；儿童模仿长辈；区分近亲与远亲，对近亲更为重视；避免母子乱伦；对性话题极其关注。
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依靠指定（依据血缘、年龄和性别）或追逐而获得的地位和威望；一定程度的贫富差距；基于性别和年龄的劳动分工；主要由女性照顾小孩；男性更具攻击性和暴力倾向；承认男女之间的先天差异；男性支配公共政治；交换劳动、物品和服务；礼尚往来，包括复仇；馈赠；社会推理；结盟；政府，即对公共事务具有约束力的集体决策；领袖，几乎都是非独裁的，也许非常短暂；法律、权利和义务，包括禁止暴力、强奸和谋杀的法律；惩罚；冲突，通常遭受谴责。强奸；要求对过错进行补偿；调解；内部矛盾和外部矛盾；财产；继承财产；是非观；嫉妒。
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礼节；好客；宴会；昼出夜伏；不同程度的性保守；通常在隐秘处交媾；喜欢甜食；食物禁忌；对排泄物进行隐秘处理；超自然的信仰；通过法术来维持和延长生命、吸引异性；福祸理论；对疾病和死亡进行解释；医疗；仪式，包括成人礼；哀悼死者；做梦，并解梦。
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显然，这不是一张关于人类本能或先天心理倾向的清单，它罗列的是普遍人性和人类生存条件之间复杂的相互作用。我还要补充一句，它也不是一张描述人类宿命的列表，一种对人类可能性的界定，或者一份人类欲求指南。如果要对100年前的普遍人性进行描述，我们也可以把“没有冰激凌、口服避孕药、电影、摇滚乐、女性投票权和有关语言本能的书”囊括进去，但这并不会阻碍这些新事物的出现。
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就像分开抚养的同卵双胞胎都喜欢用黄油面包蘸咖啡一样，布朗列举的普遍人性打破了我们对人性的先入为主的看法。正如前文所说，这对双胞胎的发现并不能证明他们都有一个“奶油面包蘸咖啡”的基因。同理，普遍人性的发现也并不表示人类普遍拥有“训练大小便”的本能。毫无疑问，普遍心智与普遍人性一定存在着某种形式上的关系，就像X-杠理论与普遍词序的关系一样。但可以肯定的是，任何一种普遍心智理论的研究重点都应该是人类大脑，而不是人们热衷于学习或模仿榜样的普遍倾向。
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语言本能：人类语言进化的奥秘 “相似度”归纳，人类天生的学习能力
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我们已经排除了人类学对“人性无限差异”的假设，现在再来看看心理学中有关“无限习得能力”的认定。我们到底该如何理解一个普遍、通用的学习机制呢？
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“显性教育”（explicit pedagogy）——即有意识地言传身教——是一种通用的学习方式，但大多数人都会同意这种学习其实并不重要。很少有人会相信“从来没有人教过孩子什么是普遍语法，但他们却都能谨遵不误，因此它一定是先天的”这种说法。人们普遍认为，大多数的学习都发生在课堂之外，是从具体的事例中归纳出一般的结论。儿童从身边的榜样中归纳出各种生活道理，或者依据自身行为所换来的奖惩后果来进行归纳。归纳的力量来自于相似性。如果一个孩子只会一字不改地重复父母的句子，他将被看成孤独症患者，而不是强大的学习者。孩子归纳出的句子和父母的句子非常相似，但并非完全一致。同样，如果一个孩子看见一条狂吠的德国牧羊犬张口咬人，他会对此做出归纳：狂吠的杜宾犬或其他相貌类似的狗也会咬人。
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因此，相似度是假设的通用学习机制的主要动力，但问题就在这里，用逻辑学家纳尔逊·古德曼（Nelson Goodman）的话来说，相似性是“一个冒牌货、骗子、庸医”。相似度的麻烦在于，它是一个仁者见仁、智者见智的问题，就像我们试图解释的，它不是客观的存在。古德曼写道：
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让我们以摆放在机场登机口的行李箱为例：旁观者可能会注意它的形状、大小、颜色、材质甚至品牌，而飞行员关注的是它的重量，旅客留心的是它的目的地和拥有者。因此，哪些行李看上去更为相似，不仅取决于行李本身的特征，还取决于由谁来进行比较，以及什么时候进行比较。或者假设我们有三个杯子，前两杯装的都是无色液体，第三杯装的是鲜红的液体。我可能会认为比起第三杯来，前两杯更加相似。但万一第一杯装的是水，第三杯装的是添加了植物染料的水，第二杯装的是盐酸——而我此时正好口渴了。
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由此我们可以得出一个必然的结论：“相似感”一定是天生就有的。这是一个没有太多争议的观点，因为它的逻辑非常简单。在行为主义心理学的实验中，如果一只鸽子因为啄了红色的圆形按钮而获得奖赏，它就会更多地去啄红色的椭圆形按钮或粉红色的圆形按钮，而较少去啄蓝色的正方形按钮。这种“刺激泛化”是自发产生的，并非训练的结果。它需要一套天生的“相似度空间”（similarity space），否则动物要么将一切都归纳进去，要么将一切都排除在外。这些主观的刺激空间是学习的必要条件，所以它们本身无法完全通过学习来获得。因此就像逻辑学家奎因所说，即便是行为主义者也都在“开心地使用着”先天相似度的决定机制——他的同事斯金纳对此并没有提出异议。
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对语言习得来说，天生的相似度空间是什么呢？是怎样一种机制让孩子从父母的句子中归纳出符合英语规则的“相似”句子呢？显然，像“红色比蓝色更接近粉红色”或“圆形比三角形更接近椭圆形”这样的原则是没有任何帮助的。一定是某种心理计算使得“John likes fish”与“Mary eats apples”更为接近，而与“John might fish”貌合神离，否则孩子就会说出“John might apples”这样的句子。也一定是它使得“The dog seems sleepy”与“The men seem happy”关系密切，而与“The dog seems sleeping”界限分明，这样孩子才能避开错误的陷阱。也就是说，对孩子的归纳进行指导的“相似度”一定是某种分析能力，可以把语言分解为名词、动词和短语，并由学习机制所自带的普遍语法负责计算处理。如果没有这种心理计算，以便对句子的相似度进行界定，孩子就根本无法进行正确地归纳。从某种意义上说，世界上没有哪两个句子是“相似”的，除了一模一样的句子；但从另一个角度说，世界上的任何两个句子都有“相似”的地方。正因如此，我们才说学习的可塑性必须以心智的先天限制为基础。这句话看似矛盾，其实不然。在探讨语言习得问题的第8章中，我们看到了一个完美的例子：孩子之所以能够归纳出数量无限的潜在句子，是因为他们拥有一套既定的心理范畴去分析父母说出的语句。
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所以说，如果要从例子中学习语法，就需要有一个专门的、受普遍语法规范的相似度空间。从例子中学习词义也是一样，就像奎因的“gavagai难题”，学习者根本无从知晓“gavagai”是指“兔子”“跳跃的兔子”还是“兔子的各个组成部分”。那么其他方面的学习又是如何呢？我们来看奎因是如何为“归纳法的耻辱”进行圆场的：
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这让我们对其他的归纳更为担心，这些归纳所面对的不是他人的言语行为，而是无情的客观世界。我们可以合理地认为，我们的（心理）性质划分与他人应该有吻合的一面，毕竟我们同属人类。因此，在……词义的学习中，归纳法的普遍可信度是一个预设的事实。然而，将归纳法作为探索自然真理的可靠手段，则几乎等同于假定我们的性质划分和宇宙的性质划分可以完全匹配……（但是）为什么我们天生的性质划分能跟自然界中功能相关的分类吻合得这么好，以至于我们的归纳能够成功呢？为什么我们主观的性质划分会在自然中有一种特殊的立足点，并且对于未来拥有一种发言权呢？
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达尔文的进化论给了我们某种鼓舞，假如人们天生的性质划分是一种与基因相关联的特性，那么，这种划分已经完成了最成功的归纳，并通过自然选择的过程占据了支配地位。在归纳中犯有顽固性错误的生物，面临一种可怜、然而却是值得赞扬的命运：在复制其种类之前就已死去。
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奎因说的完全正确。不过，由于宇宙是异质的，所以我们的相似度计算也必须是异质的，这样才能与宇宙协调一致。某些性质可以使两句话在语法学习上具有等效性（例如名词和动词以相同的顺序排列），但却不能使它们在吓跑动物方面具有等效性（比如声音响亮）。某些性质可以使一些草药在治疗疾病方面具有等效性（例如来自某类植物的不同部分），但却不能使它们在食用价值上具有等效性（比如甘甜可口）。有些性质适合生火，例如干燥。有些性质适合用来隔热，例如厚度。有些性质适合作为礼物，例如美丽。适合成为朋友的潜质，例如为人友善，不一定是选择配偶的标准。选择配偶的标准是拥有生育能力和不是近支亲属。因此，我们的心智一定存在着许多的相似度空间，它们分别受不同的本能或模块规范。依据这些空间，特定的模块才能在相应的知识领域中进行合理的归纳，例如物理世界、生物世界或社会世界。
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由于先天的相似度空间是学习机制固有的，因此我们也就不难理解，在人工智能领域，人造学习系统总是要事先设定相关知识领域的限制条件。如果要设计一个学习棒球规则的计算机程序，我们就必须预先对竞技体育的基本假设进行编程，这样它才不会将球手的动作理解为刻意的舞蹈或者宗教仪式。一个学习英语动词过去式的程序只能将动词的发音作为输入数据，而一个学习动词词条的程序只能将动词的意义作为输入数据。这些限制条件非常明显地体现在设计者的设计之中，虽然他们嘴上并不一定承认。在标准社会科学模式的影响下，计算机科学家经常吹嘘自己的程序是功能强大的通用型学习系统，但事实上没有人会鲁莽到模拟人类的整个心智，研究者完全可以利用这些假定的实际限制。他们可以自由地设定他们的程序，使之足以解决各种问题，他们可以在正确的时间输入正确的数据，就像舞台上的“机械之神”（deus ex machina）[2]一样。我这样说并没有贬义，这正是学习系统的工作方式！
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生物直觉，人的另外一种本能
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那么人类有哪些心智模块呢？一些旨在调侃乔姆斯基的学术文章说他提出了先天的骑自行车的模块、搭配领带衬衫的模块、修理化油器的模块，等等。但是，从语言到修理化油器的这段斜坡并不好走，我们必须找到一些明确的支点来避免打滑。我们可以借助工程分析法对系统进行检测，弄清它在理论上需要怎样的条件才能对特定问题进行合理的归纳。比如，如果要研究人类如何感知形状，我们可以观察一个能够识别不同家具的系统是否也能识别不同的面孔，还是需要一个特殊的分析系统来识别脸部形状。借助生物人类学的证据，我们可以确定哪些问题是我们的祖先在进化环境中所必须解决的问题。从这个角度看，先天模块至少应该包括语言和面部识别，而阅读和开车则不是。借助心理学和人种学的数据，我们可以检验以下预设：当孩子处理拥有心智模块的问题时，他们应该会有天才的表现，往往不教而会；而当他们处理没有配备模块的问题时，则需要付出漫长而艰辛的努力。最后，如果用来解决某个问题的模块确实存在，神经科学家就应该在负责这一问题的大脑组织中发现某种生理依据，例如一个回路或者子系统。
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