十几年以前，我曾问过著名的记忆力研究者戈登·鲍尔有关思维的一些问题，我被他暴跳如雷的回答吓了一跳：“我完全不做‘思维’的工作。我不知道‘思维’是什么。”斯坦福大学心理学系的主任完全不做思维的工作，甚至一点也不了解它，这怎么可能？接着，鲍尔很不情愿地说：“我想，你可能是指对推理的研究。”

    思维在传统上一直是心理学中的一个中心议题，可是，到70年代，认知心理学中知识的爆发使这个词变得不那么称手了，因为它包括一些彼此相隔很远的过程，比如暂时的短期记忆和长时期的问题求解。心理学家们喜欢以更具体的一些词汇谈及思维过程：“极度规范化”、“程序分块”、‘检索”、“范畴化”、“正式操作”及其它十几种说法。“思维”现在已经慢慢变成了一个比以前狭窄得多，也准确得多的意义：即对知识的操纵，以实现一个目标。可是，为避免任何误解，许多心理学家，比如，鲍尔，情愿使用“推理”个词。

    尽管人类一直总是把推理能力看作是人性的本质所在，可是，对推理的研究长期以来一直是一团死水。从30年代到50年代，除了卡尔·登克尔和其它一些格式塔学者进行的问题求解实验，以及皮亚杰和追随者们进行的不同知识发展阶段儿童思维过程的特征研究以外，很少有人进行推理的研究。

    可是，随着认知革命的到来，对推理的研究变成了一个活跃的领域。信息处理模式使心理学家可以提出一些假设，可以用流程图的形式推论在不同推理过程中发生的一些事情。而计算机又是一件很好的机器，从此以后可以用它来测验一些假设。

    信息处理学说和计算机是互为协作的。一种有关任何推理形式的假说都可以用信息处理的术语描述出来，把它们看作是信息处理的具体步骤。计算机然后就可以进行编程，以执行一种类比的步骤顺序。如果这个假设是正确的，机器就可以得出与人类推理思维相同的结果。同样，如果一个给一台计算机编写的推理程序得出人类对同一个问题相同的结论，则人们就可以假设，这个程序所运行的方式与人脑推理的方式是一样的，或者至少在以类似的方式在推理。

    一台计算机是如何进行这样的推理工作的？它的程序包含一个日常的程序，或者是一组指令，再加上一系列子程序，每一道程序都使用或者不使用，这取决于前一个运行的结果和程序存储器里面的信息。一种常见的程序是一系列如果－则步骤：“如果输入符合条件1，则采取行动1；如果不符合，则采取行动2。比较条件2和结果，如果结果［大于］小于或者其它任何情况，则采取行动3。否则采取行动4……存储所得的条件2，3……然后，根据进一步的结果，以这样或者那样的方式使用这些存储起来的项目。”

    可是，当计算机执行这些程序时，不管是在数学计算或者是在问题求解中，它们真的是在推理吗？它们难道不是在像自动机一样毫不动脑筋地执行事先规定的行动步骤？这个问题留给哲学家比较好。如果计算机能够像可获得知识的人类一样证明一项公理，开始一台空中航行器，或者确定一首诗是否为莎士比亚所创作，谁又能够说，它就是一种没有思维的自动机，或者人类又不是这样一种自动机呢？

    在1950年，当时还只有几台非常原始的计算机存在，但计算的理论却在一些数学家、信息理论家和其它一些人中进行着激烈的讨论。艾伦·特林是一位有天赋的英国数学家，他提出了一种测试法，这种方法更具哲学意味，少一些科学性，它是要测试一台计算机是否可以思想。在测试中，一台编程解决某些问题的计算机放在一个房间里，很熟悉这类问题的一个人站在另一个房间里，第三个房间里有一位裁判，他通过电报方式可以与其它两间房通话。如果裁判可以从对话中看出哪一个