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　　人工智能最早的先驅(qū)者，英國著名數(shù)學家圖林早 在本世紀幼年代就提出了"智能機"的設(shè)想。當時電子計算機還處于幼年時代，圖林的許多天才設(shè)想都沒能實現(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算機，也始終存在著無法彌補的漏洞。后來，人們發(fā)現(xiàn)這個結(jié)論與數(shù)學中的集合悖論有很大的相似性。

　　人工智能研究中，學者最感興趣的就是把一大堆嚴格形式化的邏輯規(guī)則搭配在一起，告訴不靈活的機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)論并不意味著機器是不可思維的。事實上，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。

　　有一種理論認為，人的大腦實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，或許智商會達到500。其實從進化的角度來說，如此不經(jīng)濟的事情是很難想象的，再者也沒有見到過這種成功開發(fā)的實例。而且如何計算人腦的"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。因為如果把所有模塊 "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 生中不斷學習的需要，大腦中必須準備相當數(shù)量暫時 似乎多余的空白模塊，否則人將進人一種不能再學習 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)律是永遠不變的，神經(jīng)元總是按照同樣簡單的方式進行操作。"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"對認識的認識"、"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《中國哲學史新編》的緒論中說:"哲學是人類精神的反思。人類的精神活動的主要部分是認識，所以也可以說，哲學是對認識的認識，對于認識的認識，就是認識反過來以自己為對象而認識之，這就是認識的反思。"這句話頗有道理，與認知科學的精神一致。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準怎樣反思對象依賴的邏輯是正確還是錯誤的呢?

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

　　認知科學的研究應(yīng)該說對人類邏輯推理本身的傳統(tǒng)認識提出了挑戰(zhàn)。認知科學中常提到所謂"智力模 型"，即當我們能夠?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。

　　我們試用一個實際例子來說明使用智能模型進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，因為問題中這個關(guān)系是否能遞推是不明確的。