这些设计以帮助人们进行问题解决的程序，一般是操作员用英语提问，再用答案及其自身存储的知识在推理的决策树上移动，遇到死点时回头再来，从而缩小寻找范围，直至到达结论，并确定结论的可靠性（“诊断：红斑狼疮；可靠性：0．8”）。到80年代中期，这样的程序中已有几十种应用于日常的科学实验室、政府部门和工厂里。到80年代末，这一数字达到数百种之多。
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，可诊断五百种疾病，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生理学过程一无所知”，也不能思考其专业知识之外或其周围的医学问题，即使做到这一点仅需一点最普通的常识。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。
约翰·安德森说道：“人类专家能够妥善解决难题是因为其了解可利用知识的环境，而逻辑引擎只有在环境得到仔细规定之后才能得出合适的结果。”而要像其人类所做的那样为其规定好广泛而丰富的环境条件，所需要的数据和编程工作量将大得令人难以置信。
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，都不能感觉自我及自己在这个世界里所处的环境。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，但我们却在经历者它，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。它们能够做出选择，但这些选择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。
——他们不能，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。男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，雨在人类中，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，信息加工的比喻和计算机均已在人类推理能力的研究中发挥了至关重要的作用。信息加工模式已经产生了大量的实验、发现及对以串行方式发生的认知过程的洞见。以信息加工学说为模型的计算机，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。
然而，信息加工模式的缺点和人工智能模拟的局限都已在过去的10年里，导致了认知革命的第二阶段：从根本上修改信息加工范式。其中心概念是，尽管信息加工的串行模式适合认知的某些方面，但大多数——特别是更为复杂的心理过程——是完全不同的并行模式加工的结果。
令人惊讶——也许可说是不同思想的互相融合——的是，这一点与最近的大脑研究结果十分相符。最新的大脑研究显示，在心理活动中神经冲动并不是沿着单向通道从一个神经元传递向另一个神经元，而是在多种内部交流电路的同时激发下自发产生的。大脑不是一个串行处理器，而是一台庞大的并行处理器。
与这些发展相匹配的是，计算机科学家一直在创立一种新的计算机结构模式，其中连锁和内部交流处理器可进行并行工作，能以极复杂的方式影响彼此的操作，比串行计算机更接近大脑和思维的运作。这种新的计算机结构并不以大脑的神经元网络为模式，因为后者中的大多数仍然无法绘制成图，也太过复杂，根本无法复制，但它的确可用自己的方式进行并行加工。
上述三种发展的技术细节并不是本书的讨论范围，但它们的意义和重要性本书须给予足够重视，下面我们就来看看如何利用这些东西。
§§§第七节新的模式
法国数学家亨利·彭加勒（Henri Poincare）于1908年花费15天时间试图研究出法奇森函数理论，但没有成功。接着，他放下研究，开始地理探险。他刚踏上汽车与一位同路的旅行者谈话，答案竟突然清晰地出现在他的脑海里，清晰得他甚至没有中止自己的谈话以对其进行验证。在后来验证时，答案果然是正确的。
关于创造力的史料里充满着这样的故事；这一点表明，思维可同时进行两种（或更多）思索，一种是有意识的，另一种是无意识的。传说无法成为科学的证据，但在认知革命的早期，对注意力进行的多种实验的确证明，思维绝不是单一的串行计算机。
最著名的一项实验进行于1973年。实验者詹姆斯·拉克纳（Jaires Lackner）和梅里尔·加勒特（Merrill Garrett）告诉受试者戴上耳机，只注意左耳听到的东西，不去管右耳听到的内容。他们的左耳内听到的是含义模糊的句子，比如：“这个军官熄灭灯光，示意进攻”；同时，一些人的右耳可听到对模糊的句子进行解释的句子，如果他们注意听的话（如，他把灯熄掉）；另一些人听到的却是一些完全不相关的句子（如，红人队今夜连赛两场）。
事后，任何一组也无法说出其右耳听到的是什么。但当问及含义模糊的句子的意义时，右耳听到不相关句子的人可分成两组，一组认为，他们听到的含义模糊的句子是熄灭灯笼，另一组认为，是点上灯笼。而几乎所有听到解释性句子的人都说是熄灭灯笼。显然，解释性的句子与模糊的句子一道在大脑里得到了同时和无意识的加工。
这是70年代一些心理学家何以假定思维不是串行加工的众多原因之一。另一原因是，串行处理不能解释大部分的人类认知过程，因为神经元太慢了。它是以毫秒为单位进行操作的，因此，发生在一秒左右的人类认知过程只能包括不足100个串行步骤。几乎没有如此简单的过程，许多过程，包括知觉、回忆、语言产生、句子理解和“匹配”（面孔识别模式）在内，所要求的处理步骤要远远超出这一指标。
到1980年左右，心理学家、信息理论家、物理学家等开始发展能够详细说明并行加工系统如何运行的理论。这些理论特别专业，涉及高等数学、符号逻辑、计算机科学、图式理论等神秘莫测的东西。这场运动的领袖之一大卫·鲁麦哈特（David Rumelhart）最近简单地总结了鼓励他和15位同事开发出他们自己的“并行分布加工”（PDP）理论的思想：
尽管大脑的元件运行很慢，但其效量庞大。人脑里拥有数千亿个此类处理元件。人脑并没有以串行方式组织数量众多的运算步骤。如我们在步骤很快的系统中所看到的那样；它一定在使用许许多多的处理元素以协作和并行的方式来执行自己的活动。除此之外，我相信，这些设计特性将导致s我们所习惯的方式完全不同的计算的总体组织。
在对信息如何存储的解释上，PDP也与当时使用的计算机比喻具有较大的不同。在计算机中，信息的存储以它的晶体管的状态得到保留。每只晶体管要么打开，要么关闭（代表0和1），一连串的0和1代表用符号表示的各种信息。在计算机运行时，电流保持所有这些状态和信息，而在你关掉机器时，一切都会丢失（依靠磁盘进行永久存储则是另一码事；磁盘在操作系统之外，正如书面的记事簿处于大脑之外一样）。大脑不可能按照这种方式存储信息，这是因为，神经元不可能处于开或闭的状态，它会从其他数以千计的神经元中累加输入，并在一定数量上达到激发，将冲动传送至其他神经元之中。但它保持激发状态的时间不超过几分之一秒，因此，只有短时记忆可通过神经元状态进行存储。由于记忆在大脑处于睡眠或麻醉的无意识状态下并没有丢失，大脑中的长期存储一定是通过其他方式获取的。
由大脑研究而受到激发的全新观点是，知识不是以神经元的状态，而是以经验形成的神经元之间的连接状态得到存储的；或者，就机器而言，是被存储于一种并行分布加工器的“单元”之中。鲁麦哈特说道：
几乎所有的知识都包含在执行任务的装置的结构之中……它就在这个加工器里，直接头定着加工的途径。它可通过对在加工中使用的连接进行调谐获取，而不是作为陈述性的事实得到形成并存储。
因而，这种新的理论就被称为“连接主义”，是当前认知学说中的第一号新词。已过世的艾伦·纽厄尔（Allen Newell）不久前说道，连接主义者认为他们的学说是认知心理学的全新范式，他们的运动是第二次认知革命。
鲁麦哈特和两位同事所划的一张草图可使PDA学说显得更为清楚明白一些，如果你愿意花几分钟对其进行跟踪分析的话。它不是大脑中某块组织的写照，而是理论化的连接主义网络模型。
尽管鲁麦哈特及其同事认为“PDP模式的吸引力毫无疑问会因其生理可行性和神经启示而得到明确的加强”，但图中的单元并不是神经元，其连接也不是突触连接。该图代表的不是生理存在，只是其中发生的事情；大脑的突触以与该模式不同的方式来抑制某些连接，同时又加强另一些连接。在这两种情况下，这些连接都是该系统所知道的东西，以及它如何对输入做出反应。
你可能立即说出，被覆盖的单词是RED（红色）。但你如何知道的？盖住的每个字母都可能是其他字母，而不是你所认定的。
鲁麦哈特和杰伊·麦克莱兰德对你的猜猜做了下面的解释。第一个字母里面的竖线是进入你认知系统的一个输入，它与存储着R、K和其他字母的单元发生强烈的联系；斜线连接着R、K和X。另一方面，这些线条中每根线条在形状上并没有跟——人们也可以说抑制着——代表圆形字母如C或O的单元产生连接。同时，你从第二个字母中看到的东西与登记着F和E的单元有着强烈的联系，同时经验已确立出RE，因为没有哪个单词以RE开头。以此类推。许多连接是同时进行并行操作的，因而使你能够立即看出该单词是RED，而不是其他任何词。
在更大的范围上说，信息加工的连接主义模式与认知心理学研究中的其他开创性发现的成果十分吻合。比如，我们可考虑图39语义记忆网络。网络中的每一个结点——比如，“鸟”、“金丝鸟”和“歌唱”，都对应于某个连接主义模块，有点像最后一个模式中的全盘排列，但也许是由成千上万个单元构成的，而不是八个单元。想像一下，足够多的单元模块将登记下存储于大脑中的所有知识，每个模块都与相关的模块有着数以万计的连接，而且……这一任务对于想像来说的确是项过于浩大的工程。就像人类不可能勾勒出宇宙的整个图景一样，连接主义者的思维结构也根本不可能勾勒出大脑的全景，只能用理论与数学符号将其形容出来。
连接主义模式是对实际大脑结构和功能的强烈类比。弗朗西斯·克里克（Francis Crick）曾因与人共同发现DNA结构而分享诺贝尔奖，现在又在索尔克研究院对处于前沿阵地的神经科学进行研究。他说，大脑作为大型并行加工器的复杂层次性的概念，“几乎可以肯定地说，前进在正确的道路上。”
保尔·切尔奇兰（Paul Churchland）和帕特里夏·切尔奇兰（Patricia Church—land）——均为认知科学中的哲学家——在总结当前的大脑结构知识时认为，大脑的确是一个并行机器，“信号同时在成百上千万个不同的通道中得到加工”。神经元的每一种集合都会向其他集合发送成百上千万的信号，并从这里接受返回信号，用以修正此种或彼种输出。正是这些反复不断的连接模式才“使大脑成为一台真正充满动力的系统。它产生出的连续不断的行为既十分复杂，又在某种程度上不依赖于其周边的刺激”。由是由于这样，笛卡儿才有可能整个上午躺在床上胡思乱想，此后的许多心理学家也如法炮制。
也许，最了不起的发展是计算机与思维之间关系的变化。一代人之前，计算机似乎只是一种模式，人们可通过它理解推理的思维。现在，这一秩序被反转过来，会推理的思维才是模式，人们可通过这一模式制作更加聪明的计算机。最近几年，计算机工程师们一直在研制并行计算机，其线路的连接将多达64000个处理单元，它们可以同时操作，彼此影响。同时，人工智能研究者也在编写程序，使其能模拟出相当于1000个神经元的小型神经网络的并行处理。他们的目的是两重的：首先是创造出比串行加工更为聪明的智能程序，第二是编写出能模拟假设的心理过程的程序，使心理过程可在计算机上进行测试。
再好不过的嘲讽是：使思维成为可能的大脑最终成为远比它高级的机器的最好模型，而这一模型的复杂与繁琐程度所能达到的空前地步，眼下只有计算机才能与其匹敌，也只有计算机才能对其进行最细微的复制。
在认知革命和计算机时代到来的25个世纪之前，最伟大的赞美诗作者大卫赞叹道：“我要称赞您；因为我浑然天成。”
§§§第十七章心理理疗师
§§§第一节发达的行业
我们不妨放纵一下，来一点幻想。w·冯特从某个地方重返这个世界。除我们之外，没有谁能看见他。他特别想知道自己在一个世纪前所发动的那场科学运动，现在是个什么样子。
教授的影子身着黑色的演讲袍，神色严肃，十分困惑地凝视着他的后继者。他们中的一部分聚在一起，正在一次认知理论的学术会议上就海底软体动物记忆的分子基础展开讨论；另一些人谈论的是模拟平行分布加工的计算机程序。但在另一些场面，他不动声色地露出少许欣慰的笑容，因为他得知，50年前的美国一共才有4000名心理学家，而今天则有至少14．9万名，其中的7万人是博士水平，7．9万人是硕士水平，增长近40倍。