人工智能最早的先驅(qū)者，英國著名數(shù)學(xué)家圖林早 在本世紀(jì)幼年代就提出了"智能機(jī)"的設(shè)想。當(dāng)時電子計(jì)算機(jī)還處于幼年時代，圖林的許多天才設(shè)想都沒能實(shí)現(xiàn)。他留給后人的結(jié)論是:即使能設(shè)想和制造出最有效的計(jì)算機(jī)，也始終存在著無法彌補(bǔ)的漏洞。后來，人們發(fā)現(xiàn)這個結(jié)論與數(shù)學(xué)中的集合悖論有很大的相似性。

　　人工智能研究中，學(xué)者最感興趣的就是把一大堆嚴(yán)格形式化的邏輯規(guī)則搭配在一起，告訴不靈活的機(jī)器如何變得靈活起來。但是，什么樣的"邏輯規(guī)則" 才能控制智力行為呢?這些規(guī)則一定可以分成不同的等級。有許多規(guī)則是"簡單明白"的，還有一些規(guī)則是修改簡單規(guī)則的元規(guī)則，然后還有元元規(guī)則。人工智能的靈活性就來自大量的不同規(guī)則和這些規(guī)則所劃分的不同層次。這些層次的自我纏繞就成了人工智能中的怪圈，它直接或間接地關(guān)系到人工智能的核心。

　　圖林的結(jié)論并不意味著機(jī)器是不可思維的。事實(shí)上，人的思維究竟是一種什么過程，現(xiàn)在還無法完全說清楚。人們對于自己的大腦研究得越深入，對于思維過程了解得越多，就越感到原來的想法是多么錯誤。

　　有一種理論認(rèn)為，人的大腦實(shí)際上只使用了不足五分之一，或者說還有80%的潛力沒有被開發(fā)。如果把這80%的潛力開發(fā)出來，人將變得聰明得多，或許智商會達(dá)到500。其實(shí)從進(jìn)化的角度來說，如此不經(jīng)濟(jì)的事情是很難想象的，再者也沒有見到過這種成功開發(fā)的實(shí)例。而且如何計(jì)算人腦的"潛力"也是一個困難的問題，如果這個理論的根據(jù)是人腦只有一小部分模塊處于工作狀態(tài)的話，那么結(jié)論顯然是錯誤的。因?yàn)槿绻�把所有模塊 "開發(fā)"成可以同時工作的話，那就完全破壞了整個系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。此外，由于人在一 生中不斷學(xué)習(xí)的需要，大腦中必須準(zhǔn)備相當(dāng)數(shù)量暫時 似乎多余的空白模塊，否則人將進(jìn)人一種不能再學(xué)習(xí) 任何新技能甚至不能再吸收任何新信息的狀態(tài)。

　　思維是最復(fù)雜的現(xiàn)象之一。人們在思維過程中往往改變自己的思維規(guī)律，甚至改變那些使這些規(guī)律變化的規(guī)律。但是這些"規(guī)律"都是指軟件的規(guī)律，在最低層次的規(guī)律是永遠(yuǎn)不變的，神經(jīng)元總是按照同樣簡單的方式進(jìn)行操作。"正是大腦中硬件的這種固定件 造成了軟件的靈活性，這就是智能約有趣結(jié)構(gòu)，即可以自我改進(jìn)的軟件與固定不變的硬件以差異為基礎(chǔ)的互動。

　　大腦的活動是以神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的。但是僅僅在 這個層次上是無法理解大腦思維活動的。人工智能的研究啟示我們，在思維過程中存在著錯綜復(fù)雜的層次，這些層次的自相纏繞很可能在思維過程中起著關(guān)鍵性作用。其實(shí)人的思維早就開始探索思維本身，這也是一個絕妙的怪圈!像所謂"對認(rèn)識的認(rèn)識"、"對思維 的思維。等問題，由于自我層次與間題對象層次纏繞在一起，總要陷人與羅素悖論相同的境地。

　　馮友蘭在《中國哲學(xué)史新編》的緒論中說:"哲學(xué)是人類精神的反思。人類的精神活動的主要部分是認(rèn)識，所以也可以說，哲學(xué)是對認(rèn)識的認(rèn)識，對于認(rèn)識的認(rèn)識，就是認(rèn)識反過來以自己為對象而認(rèn)識之，這就是認(rèn)識的反思。"這句話頗有道理，與認(rèn)知科學(xué)的精神一致。但是如果有一百個哲人，可能就會有一百種 反思，我們應(yīng)該接受哪一種呢?我們以同樣的邏輯標(biāo)準(zhǔn)怎樣反思對象依賴的邏輯是正確還是錯誤的呢?

　　哲學(xué)家往往對此無能為力，或陷于爭辯之中。而認(rèn)知科學(xué)家們卻回答得十分干脆:如果我們對認(rèn)識的認(rèn)識是充分的，那么這種認(rèn)識應(yīng)該能夠指導(dǎo)我們制作一臺能進(jìn)行認(rèn)識的機(jī)器，或者找到充分的理由說明制造這種機(jī)器是不可能的。否則不能認(rèn)為對認(rèn)識的認(rèn)識 是成功的。

　　認(rèn)知科學(xué)的研究應(yīng)該說對人類邏輯推理本身的傳統(tǒng)認(rèn)識提出了挑戰(zhàn)。認(rèn)知科學(xué)中常提到所謂"智力模 型"，即當(dāng)我們能夠?qū)δ骋活愂挛锏母鞣N變化作出相對可靠而全面的預(yù)測時，我們就可以認(rèn)為我們的頭腦中己經(jīng)對該事物形成了"智力模型"。而智力模型的形成也為我們提供了更多方面預(yù)測的可能性。

　　我們試用一個實(shí)際例子來說明使用智能模型進(jìn)行思考與通常所謂的按邏輯思考的區(qū)別。有這樣一個問題:有A，B與C三個人，A在B的左邊，B在C的左邊。問:那么A是否在C的左邊?這個問題如果用邏輯解決的話，首先要考慮"在左邊"的關(guān)系在邏輯上是否可以遞推，就像A,B，B,C，則A,C那樣。如果可以遞推，則A在C的左邊;如果不能遞推，則從邏輯上是得不到解答的，因?yàn)閱栴}中這個關(guān)系是否能遞推是不明確的。