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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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我想不揣冒昧地猜测一下除了语言和感知之外，到底还有哪些模块或者本能可以通过上述测试。为了证明自己并非胡乱猜测，我建议你参看最近出版的一部论文集——《适应的心智》（The Adapted Mind）。
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1. 直觉力学：有关运动、力以及物体受压变形的知识。
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2. 直觉生物学：了解动植物的生长和行为方式。
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3. 数。
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4. 大区域的心理地图。
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5. 生境选择：寻求安全可靠、信息充分、资源丰富的生存环境，通常为类似草原的地方。
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6. 危险，包括恐惧感和警惕性，对高度、封闭空间、危险的社会交往、有毒的或肉食性的动物存在恐惧，并渴望学习如何避免这些环境。
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7. 食物：什么东西可以吃。
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8. 污染，包括厌恶感，似乎对某些事物有着天生的憎恶，对传染病和疾病有直觉的判断。
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9. 对当前生活状态的评估，包括快乐、悲伤、满足和不安等情绪。
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10. 直觉心理学：依据他人的信仰和欲望预测出他人的行为。
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11. 心理名片夹：标记每个人的亲属关系、地位等级、互利交往的历史、天赋和优点，以及每一种特征的评价标准。
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12. 自我概念：收集和整理一个人对他人所具价值的信息，并将它进行整合，运用到他人身上。
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13. 正义：权利、义务和惩恶扬善等想法，包括愤怒和复仇的情绪。
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14.亲属关系，包括亲疏之别和育儿分工。
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15.交配，包括性感、爱意，以及忠贞和抛弃的意图。
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