决。十英尺长的计算尺只比一英尺长的计算尺增加十分之一的精密度，为了取得这个精密度，我们不仅要把大计算尺的每一英尺造得和小计算尺的精密度相同，而且这一英尺和那一英尺接续起来的排列方向又必须和小计算尺所预期的精密度相一致。除此以外，保持大尺的刚性这个问题要比保持小尺的刚性麻烦得多，这就使得我们依靠增大尺寸来增加精密度的办法受到了限制。换言之，从实用目的看来，用作测量的机器不同于用作计数的机器，因为它的精密度受到了极大的限制。把这一点加到生理学家对全或无活动的偏爱上面，那我们就不难理解为什么对人脑的机械模拟所做过的大部分工作都要在不同的程度上以计数作为基础。

    但是，假若我们过分坚持人脑是一部值得推崇的数字计算机，那我们就要受到某种非常公正的批评了。批评可以部分来自生理学家，部分来自心理学家，后者是跟那些不喜欢用机器作对比的心理学家们多少持着相反意见的。我讲过，数字计算机中有程序带，它决定所要完成的操作程序，而程序带在过去经验基础上的变化就和学习的过程相当。

    在人脑中，最最显见的类似于程序带的地方就是突触阈的确定性，即激发一个与之相连的输出神经元的那些输入神经元要在彼此之间作出精确组合的确定性。我们已经知道，这些阈值随着温度而变化；我们没有理由认为，它们不随血液的化学成分以及许多自身根本没有全或无性质的现象而变化。因此，在考虑学习问题时，采用神经系统的全或无理论，我们就必需特别当心，如果我们对这个概念还没有做过理论上的批判，而又没有特定的实验证据来支持这个假设的话。

    常常有人说，任何一个适用于机器的学习理论都是不存在的。也有人说，就我们目前的认识水平而言，我所能提出的任何一种学习理论都不免为时过早，它和神经系统的实际情况大概不对头。我希望从这两种批判意见的夹缝中穿过去。一方面，我希望提出一种制造学习机器的方法，要求这个方法不仅能够使我造出一些特定的学习机器，而且能够给我提供一种制造多种多样学习机器的一般工程技术。只有在我达到这种一般性的程度时，我才能够免除下述的批评：我所主张的类似于学习的那种机械过程事实上是某种与学习的本质完全无关的东西。

    另一方面，我希望使用与描述神经系统以及人和动物的行为的实际过程不太不同的语言来描述这种机器。我充分了解到，我在表述人的实际机制时不可能期望在每个细节上都是正确的，我甚至可能在原则上发生错误。但虽然如此，只要我提出一种能够用那些属于人心和人脑方面的概念对之进行文字描述，那我就是给出一个免于受到批评的起点，也是给出一个用以和其他理论所能得到的成果进行比较的准绳。

    在十七世纪末叶，洛克认为人心的内容就是他称之为观念的那种东西构成的。对他说来，人心完全是被动的，是一块干干净净的黑板，是tabula rasa（一张白纸），个人经验就是他在这张白纸上面所写下的印象。如果这些印象经常地出现，或是同时地出现，或是在某一序列中出现，或是在我们往往归之于因果联系的那些情况中出现，那么，按照洛克的意见，这些印象或观念便具有某种能动的趋势把各个组成部分粘合在一起而形成复合观念。观念粘合的机制就在于观念自身之中，但是，洛克在其所有的著作中，有一个令人感到奇怪的反对描述这种机制的意图。他的理论与现实的关系只能是火车的照片与行进中的实际火车的关系。它是一张任何部分都是静止不动的图表。如果我们考虑到洛克学说产生的时代，这一点就不值得惊奇了。动力学的观点，动态地描述事物的观点，首先是在天文学中而非首先在工程学或心理学中获得其重要性的，这项工作要归功于牛顿，但牛顿不是洛克的先驱者，而