记忆（智能）载体的迁移研究已获得了不少成果，为进一步探索智能的生化基质与神经基质提供了条件，但离揭开人类智能之谜尚有很大距离。这是因为，这些实验研究的结论仍处于假说阶段，不少结论难以重复验证，且有自相矛盾之处。其次，多数实验结果来自对动物的研究，动物的脑终究不是人脑，动物的记忆与人类智能不仅有量的差别，而且有质的不同，动物记忆实验的结果只能作为研究人类智能机制的参考，而不能机械地搬至人类。退一步说，即使记忆载体能被自由地迁移，但人们至今对记忆信息的重现机制仍是一无所知，而许多关键性的变化过于微小，以致现代科学技术还很难加以研究。鉴于这些原因，可以预料，人类对智能机制的研究还将持续、深入地发展。
即便如此，智能载体的初步研究已具哲学意义。众所周知，就生命现象而言，历来存在两种截然相反的观点。活力论者认为，有机体的一切现象都受其内部的非物质的因素（即“活力”）所支配。古希腊哲学家亚里士多德提出的“隐得来希”（entelvohera）就是“活力论”的理论基础。而机械论者则认为，生命的一切现象都可用机械的（或力学的、物理的、化学的）原理来说明，无须求助于非物质的“隐得莱希”。18世纪法国哲学家拉美特利就是一位典型的机械论者。活力论与机械论在生命现象本质问题上，尽管各持己见，但思辨性的论战无力揭示生命现象的本质，因而生命现象的本质一直是不解之谜。一个多世纪前，恩格斯以辩证唯物主义为指导，概括了19世纪生命科学的最新成果，对生命的本质作了精辟的论述：“生命是蛋白体的存在方式，这种存在方式本质上就在于这些蛋白体的化学组成部分的不断的自我更新。”从而第一次把生命现象确定为物质运动的一种特殊表现形式。但是，由于受当时科学水平所限，恩格斯对生命现象这种特殊的物质运动形式的具体说明尚不够完善。近百年来，一系列科学发现已充实和丰富了人们对生命现象的理解。尤其是智能物质载体的发现及其该类载体的转移伴随相应功能同步转移的现象，更使我们认识到即使像智能这种高级的生命现象的突现也是以物质为载体的一种特殊的运动形式。这种运动形式虽然以较低级的运动形式（即物理、化学的运动形式）为基础，但并不能被物理、化学过程所穷尽。生命体的多层次结构才使它产生出许多不同于非生命的特殊现象。
由此可见，唯物辩证法的基本原理须联系新的事实作出新的阐明，新的证实的阐明就是对唯物论、辩论法的丰富与发展。现在智能的物质载体的发现及其载体能转移这一事实，就为“一切生命现象都有一定的物质承担者”这一普遍性原理提供了新的证实，同时也丰富了辩证唯物主义的物质观。
§§§第四节智能模拟
人类对智能的研究正沿着两个方向延伸：其一是，利用受控的实验条件对行使智能的组织结构及其生理机制进行有目的有方向性的探索，这一研究方向随着生命科学研究对象从器官→组织→细胞→分子水平的发展正面临重大突破；其二是，从功能模拟入手，将人的某些智能赋予机器（工具），让机器（工具）能模拟和代替人的智能行为，完成一些过去由人从事的工作。并根据机器（工具）的“智能”反应，反过来认识“智能”本身。使人类对智能的认识进入到更深的层次。后一种研究即为“智能模拟”或“机器智能”、“人工智能”。
由于智能模拟的主要目标是使机器更有用，因此这种智能的载体完全可以与人不同，这种机器智能也不等于人类智能的复制。其方法往往是放大智能原型的某些功能，以至于使模型比原型在某些智能特征方面强得多。正因为如此，原本为智能之最的人类正面临智能机器的挑战，人类智能与机器智能间的相互关系也引起了哲学家、心理学家的关注。不少学者甚至惊呼：智能机器将取代人类地位成为自然与社会的主宰者。这种问题因越出了控制论、逻辑学、心理学家们的专业范围，要求从哲学和方法论上加以分析和论证，由此因智能被模拟而引发的思考与争论便成为现代哲学的议题之一。
一、智能模拟的由来
智能模拟是人类十分古老的愿望。在制造能够执行人的智能活动的机器方面，我国古代科学家曾作了不少创造。东汉张衡制作的指南车、三国时代马钧制作的“活动百戏图”、北宋沈括在《梦溪笔谈》里记载的木刻钟馗等都显示了我国古代在研制仿人动作的机器方面所作的实际努力。类似的传说和努力在世界其他地方同样存在。
在近代历史上，不少哲学家对制造有智能的机器也曾发生过兴趣。笛卡儿就专门研究过人与机器的区别，并试图制造有智能的机器，不过他承认机器的理智是有限的。他说：“尽管这样的机器能像我们中的某个人同样好地完成许多事情，或者甚至完成的更好，但是它们必然不能完成一系列另外的事情。它们的行动不是自觉的，只是由于机器构件活动的结果。由此可见，我们不可能设想，在一部机器中有许多构件，这些构件能使机器在生活的各种情况下都像我们的理智支配我们行为那样支配机器动作。”
18世纪法国哲学家拉美特里接受并发展了笛卡儿的人-机思想。他说：“如果服岗松为了制造一个吹笛子的人，一定比制造他的鸭子需要更多的技巧，那么，如果他制造一个会说话的人，当然就需要应用更多的工具和更多的技巧了：这个机器今天不能再认为是不可能的了，特别是在一位新的普罗米修斯的手里我完全没有弄错，人的身体是一架钟表”拉美特利把人各种复杂的运动形式都归结为机械运动，显然是错误的。正如恩格斯所说：“一切运动都包含着物质的较大或较小部分的机械运动，即位置移动，而认识这些机械运动是科学的第一任务，然而也只是它的一个任务。但是机械运动并没有把所有的运动包括无遗。”拉美特利的机械论思想尽管有其时代局限性，但确实是近代科学技术在哲学上的反映。
除了“智能”的机械模拟外，“智能”还被归结为数学和形式逻辑的操作。这一思想在霍布斯的《关于身体的学说》一书中有所反映。他认为，智能（思维）“只不过是为了标志和称谓我们的思想而对一般名词的联系加以计算（加和减）罢了”。按霍布斯的理解，数学、身体、运动、时间、质量、行为、概念、关系、句子和词等都可以计算。这种智能数学化的想法后来为莱布尼茨所发展，以致莱布尼茨试图建立一种“万能数学”，虽然最终他未能形成“人类思想的字母表”。但是，智能数学化的思路后来对计算机的产生和发展起了积极的推动作用。
诚然，智能模拟的实际成果主要体现在机器的演化之中。近代欧洲工场手工业的分工直接促进了劳动工具的发展。“如果由于分工，每一项单独的操作都使用一种简单的工具，那么由一个发动机推动的所有这些工具的组合，使成为机器。”此外，由于资本主义世界市场的形成、扩大和贸易的发展，手工业生产已不能满足急剧增长的市场需要。为了扩大再生产，提高劳动生产率，要求用机器生产代替手工生产。同时，力学和数学的发展又为大规模研制机器提供了理论基础。于是，在需要与可能的结合中，出现了最初的机器——工作机。它仅由工具和安装工具的机体组成，尽管如此，工作机使人类开始摆脱使用手工工具的限制，同时提高了劳动生产率。此后，随着“工作机规模的扩大，和工作机同时作业的工具数量的增加，需要较大的发动机构”。于是，出现了动力机，开始利用畜力、风力、水力，直至利用蒸汽机，后来又出现了发电机、电动机、内燃机等。工作机和动力机的出现虽然减轻了人的体力和四肢的压力，延伸和扩展了人的手脚功能，但却不能完全代替人的手脚，人对机器的操作和指令仍须用手脚去输出。因此，为了加强工作机与动力机之间的联系，两者间逐渐出现了传动机构，主要用于传递、分配动力，变换运动形式、方向和大小等。后来，由于人看管的机器增多、机器运转的速度加快，靠人的精力已难于完成操纵大机器生产的任务。出于对机器系统操作管理的需要，又推动人们在主体和机器系统的界面增加了新的机器——控制机。这样，机器系统便从物质能量系统发展到信息控制系统，随着能量、物质和信息的巧妙结合，延伸和扩展了人的四肢和大脑的功能。
从古代至近代，人类对工具和机器系统的制造与改进，仅体现了人类智能物化的发展，及其人类四肢和部分智能的延伸，属于人类对智能研究的史前时期，直到20世纪中叶以后，随着电子计算机的出现，才真正揭开了智能模拟的历史。事实上，电子计算机的出现与发展完全是由生产和科学研究的需要所推动的。因为，当代所研究的系统客体——如工程系统、军事系统、经济系统、环境系统和社会系统等，其中包括成千上万个乃至更多的要素。面对这些极其复杂的动态系统，单靠人们的头脑去分析研究，不仅速度慢、效率低，不能及时地加以处理，而且人脑在大量的浩繁的计算、分析中，往往出现差错，难以准确地作出答案。此外，当代为了科学地认识和有效地改造各种复杂系统，不仅需要凭借辩证思维，而且需要部分模拟、代替和延伸人的智能，所以发展智能模拟是人类认识向整体化、系统化发展的客观需要。
一般认为，英国科学家图灵是现代智能模拟的第一个奠基人。1937年，图灵发表了《理想计算机》一文。该文令人信服地论证和说明了任何需要精确地加以确定的计算过程都能由“图灵机”完成，并向人们清晰地描绘出理想计算机的蓝图。尽管他的设想受到某些人的嘲讽，但图灵的惊人之见却给人以极大启发。致使德国工程师索斯研制成了第一台累计数字计算机Z-1，改进型计算机Z-3的下棋本领居然超过主人。此后索斯还发明了Plankakal程序语言，从而提高了计算机的智能模拟能力。
1956年，纽危尔和西蒙用自己设计的LT逻辑推理程序证明了罗索·怀德海的《数学原理》一书中第二章52个定理中的38个定理（1963年修正程序后，又证明了全部52个定理）。此后，他俩又提出了许多程序，能使机器像人一样运用一般规则，自行寻找证实定理的方法。
20世纪60年代中期，智能模拟的另一有影响的进展是IBM公司的塞缪尔利用对策理论和启发式探索技术，研制了具有自学习、自组织、自适应能力的跳棋程序。使机器可以像一个优秀棋手那样，根据对手的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。1959年，该部机器战胜了设计者，进而又击败了美国跳棋大师尼亚莱，使人们对机器模拟的学习过程有了新的认识。
60年代后半期，智能模拟的中心任务是研制智能机器人。即将行动和智能同时赋予机器，以使它们能感知和理解周围环境，能进行判断和推理，并能操纵工具，以致模仿人去完成各种动作。在此期间，美国、日本、英国的许多大学、研究所均研制出了不同类型的智能机器人，用于手工业产品装配和产品检查等方面。
70年代，智能模拟研究进入了以语言和知识问题为特征的时代，人们开始关心与研究语言学，力图使“自然语言”作为智能模拟的对象。于是，包括英语的语言分析、意义分析、运用推理问题求解的智能系统便先后问世。与此同时，知识的表征亦成为智能模拟的中心课题。由于知识表征既与语言的意义表现有关，也与“记忆的结构”有关，因此这类模拟已日益接近人类的心理原型。
进入80年代后，计算机利用所输入的知识自动解决各种问题已成为智能模拟的主流。这类研究体现在两个方面：其一，把公理知识作为输入，让计算机利用公理的组合来证明所给的定理；其二，把知识分成事实和规则，并以适当形式存入计算机，建立起知识库。以知识库为基础，采用产生式系统，对输入的原始数据进行推理、演绎，作出判断和决策，形成专家咨询系统（Expert Con- sulting System）。这两项知识型模拟应用于科学实验、医疗诊断和军事等方面后，收到十分显著的效果。
概而言之，作为智能模拟最高形式的电子计算机自20世纪50年代出现以来，已由存储数据到自储知识，由机器语言向人的自然语言过渡，由数字运算到逻辑运算，由形式推理到利用知识进行启发式探索，由模拟人脑的某些智能到利用“知识库”形成专家系统。而且，这类“机器专家系统”随着知识库中存储的知识由少到多，由低级到高级的发展，其“智能”也越来越高。
二、智能模拟的现状
当前，智能模拟发展得相当迅速，涉及的范围亦日益广泛，形形色色的智能模拟系统层出不穷。由于对智能模拟的角度不同，已形成了众多学派，但模拟的途径大致可归纳为两条：其一，不考虑人脑的结构，直接从人脑功能的宏观现象出发，用所谓启发式程序或数理逻辑方法，在电子计算机上模拟人脑智能。由于计算机与人脑结构有很大差别，其可靠性、灵活性和智能水平方面远不及人脑。其二，不仅在功能且在结构上均模拟人脑，即所谓智能的脑模型研究。如日本的福岛研制的自组织多层神经网络——“认识机”（Cognition）就是一种具有较大信息加工能力的脑模型。这一模拟途径尽管十分艰难，但仍在克服困难中不断前进。
近年来，智能模拟已趋向综合，即综合利用智能研究已取得的各方面成果，建立“人的模型”，亦即制造通用的智能机器人。这种“智能机器人”在功能上远比一般计算机要多得多。它们能了解自身状态和环境，具类似人类的某些智能行为，如进行模式识别、联想推理，能识别一定范围内的文字、图像和声音，能根据人的指令执行一定的操作等。它们的机构部件通常包括：电脑（微型机）、眼睛（电视摄像机）、人手（多自由度多关节机械手、压力传感器、控制机等）、脚（电动车）等。它们甚至还能讲话（语言反馈系统）。这就是说，通用智能机器人可以具有跟人类所有主要器官对应的模拟器官，能模拟人类的感官，接收与加工、处理外界信息，并作出类似人类的行为反应。