在整个20世纪70年代，麻省理工学院、卡耐基-默伦大学、斯坦福大学等大学里部分致力于心理学和计算机事业的科学家狂热地相信，他们已处于一个巨大突破的前夜，有能力开发思维何以运行及人类思维机器版的理论程序。至80年代初期，这项工作已扩张至几所大学和一些大公司的实验室里。这些程序可执行许多活动，比如下国际象棋，对句子进行语法分析，将基本句子从一种语言翻译成另一种语言，等等。

狂热者认为，信息处理解释思维运行原理的能力无边无际，人工智能也可无限制地通过执行同一些过程以检测这些解释的能力。他们相信，这些程序最终能做得比人类更好。

但不久后一些心理学家失望地感到，计算机只是对思维某些方面的机械模拟，心理过程的计算机模式根本无法匹配。还有另一些人则向计算机编程后能像人类那样思维这一概念提出了挑战。他们认为，人工智能根本无法同人类智力相提并论，尽管它也许在计算方面胜人类思维一筹，可它永远不可能轻松或完全无法从事人类思维在平素轻而易举就能完成的工作。

最重要的差别在于，计算机不能理解它自己正在思考的问题。贝克莱的哲学家约翰·塞尔（John Searle）和休伯特·德莱弗斯（Hubert Dreyfus），还有麻省理工学院的计算机科学家约瑟夫·魏森鲍姆（Joseph Weizenbaum）等人认为，计算机在按编程进行推理时，只会操纵符号，根本不了解这些符号的意义或含义。比如，解决渡河问题时，它不知道一只船、父亲和孩子是什么，“沉船”后意味着什么，他们在沉下水后又会发生什么，或这个现实世界里的其他任何东西。

然而，写于20世纪70年代和80年代的许多程序的确似在解决现实世界的现象，典型的是“专家系统”。其原理是模拟专家推理过程和利用不同领域专家的知识，从肿瘤到投资，从定位矿石品种到土豆种植，无所不包。到80年代末，这样的程序中已有百种之多应用于日常的科学实验室、政府部门和工厂里。

然而，虽然专家系统远远聪明于银行、航空订票处及其他场合的计算机，但事实上，它们并不知道自己所处理的现实世界中的信息的意义，跟我们所了解的意义完全不同。卡杜塞斯（CADUCEUS）是一个内科咨询系统，可诊断500种疾病，诊断效果可以说与高级医疗人员相差无几。但权威教科书《建立专家系统》却称它“对所涉及的基本病理的生理学过程一无所知”。在用户问及羊水诊断是否有用时，医学诊断程序竟提不出任何反对意见，这位病人是位男士，系统却无法“意识”到这是一个荒谬的问题。

有关计算机推理最为著名的例子是，在国际象棋比赛中，人工智能程序打败了世界冠军。1997年，一个叫作“深蓝”的程序打败了世界上最好的棋手加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。从某种程度上来说，计算机是靠“蛮力”取胜的，即它每秒钟可以搜索约2亿步棋，而人类每秒钟只能走一步棋。

在心理学家和其他科学家反对人工智能可以思想这一论断的众多意见中，主要有下列几种：

——人工智能程序，不管其是专家系统型还是更具广泛推理能力的程序，都没有“直觉”，都不能感觉自我及自己在这个世界里所处的位置。这一点严重地限制了它们对现实世界的思考能力。

——它们没有意识。即使根本无法对意识进行定义，但我们却在经历着它，而它们却没有。因而，它们无法检验自己的思想，并因之而改变念头。它们能够做出决定，但这些决定完全取决于所输入进去的数据及其编程。因而，计算机从根本上不同于自由意志。

——它们不能，至少目前不能，直觉地或大致地推理，也无法创造性地进行思想。有些程序的确能够生成新的办法以解决一些技术问题，但其只是对现存数据的重新组合。另一些程序能够写出诗歌，编出音乐，甚至能画出油画，但它们的产品并不能在艺术世界里留下痕迹。约翰逊博士的经典说法是，它们“就像狗用两条后腿走路，走得不太好，但你吃惊地发现，它竟然能够走下去”。

——最后，它们没有感情，也没有肉体感觉，而在人类中，所有这些都将深刻地影响、指导且常误导其思维和决定。

尽管如此，信息处理的比喻和计算机均已在人类推理能力的调查中发挥了至关重要的作用。信息处理模式已经产生了大量的实验、发现及对以系列方式发生的认知过程的洞见。以信息处理学说为模式的计算机，不管其是否能够得到验证，都已成为人类无法估价的实验室工具。

本文摘自莫顿·亨特《心理学的故事——源起与演变》