其同时在有意识和无意识层次上并行展开模拟过程的能力（这是个关键的话题，我们随后将谈到这一点）。

    还有另外一些人提出了挑战，认为一些编好程序，以便像人类那样去思维的计算机根本就没有在思考问题。他们说，人工智能一点也沾不上人类智力的边，虽然它也许在计算方面远胜人类思维能力，可是，它却永远也不可能轻松地，或者完全不可能从事人类思维日常毫不费力就能完成的工作。

    最为重要的差别在于，计算机不能理解它自己正在思考的问题。约翰·塞尔和休伯特·德赖弗斯两位都是贝克莱的哲学家，还有麻省理工学院的计算机科学家约瑟夫·魏森包姆以及其他人都认为，计算机在按编程进行推理工作时，只会操纵符号，根本不了解这些符号的意义或者含义。比如，总体问题解决器也许能够推算出父亲和两个孩子怎样过河，但是，它们只能以代数符号进行这项工作；它不知道一只船、父亲和孩子是什么，“沉船”以后会意味着什么，他们沉下水里后会发生什么事情，也不知道这个现实世界里的任何东西。

    这些设计用来帮助人们进行问题求解工作的程序，一般会用英语问这些操作程序的人，用答案和它们自己存储的知识在一种推理的决定模式上移动，从死点上走开，把寻找范围缩小，最后到达一个结论，对此，它们再分配一个比率（“诊断：红斑狼疮；可靠性：O．8”）。到80年代中期，几十种这样的程序已经在日常的科学实验室里、政府部门和工厂里使用着，到80年代末，这个数字已经达到数百种之多。

    然而，虽然专家系统的聪明之处是一些银行计算机、航空订票处的计算机以及其它一些场合的计算机所不具备的，但是，在现实中，它们不知道它们所处理的现实世界信息的意义，不是我们了解的那一种。卡杜塞斯是一种内科咨询系统，它可以诊断五百种疾病，诊断效果与高级医疗人员可以说相差无几，可是，一本权威的教科书，《建立专家系统》却说，它“对所涉及的基本病理生理学过程一无所知”，也不能思考一些处在它的专业知识以外，或者处在其周围的医学问题，哪怕只需要最普通的常识也不行。一种医学诊断程序在一位用户问及羊水诊断是否有用时也不能够提出反对意见；这位病人是位男士，而系统却不能够“意识”到这是个荒谬的问题。如约翰·安德森所言：“人类专家能够很好地解决的一些难题就是了解可以利用知识的环境。一台逻辑发动机只有在环境被仔细地规定好了以后才会得出合适的结果。”可是，为了像人类那样广泛而丰富地确定环境，将需要无法想象的数据和编程工作量。

    除了其它一些反对人工智能会思想的论断的说法以外，还有下面这些意见，它们是由许多心理学家和其它的科学家提出来的：

    ——人工智能程序，不管是专家系统型的，还是具有更广泛推理能力的程序，它们都没有对自我的感觉，也不知道它们自己处在这个世界里的位置的感觉。这就严重地限制了他们进行现实世界思考的能力。

    ——他们不能，至少目前不能直觉地，或者大致地推理，也不能创造性地思想。有些程序的确能够生成新的办法来解决一些技术问题，可是，这些只是对现存数据的重新组合。另外一些程序写出了诗歌，编出了音乐还画出了油画，可是，它们的产品并不能在艺术世界里留下痕迹；如约翰逊博士的经典说法，它们“就像是狗踮着脚走路。走得不太好，可是，你会很吃惊地发现，它竟然能走了。”

    ——最后，它们没有感情，也没有身体的感觉，尽管在人类当中，这些都会深刻地影响、指导而且还经常误导思维和决定。

    尽管如此，信息处理的比喻和计算机都已经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