「意识所采取的就是摄像机加录像机的模型，因此严格地说，我们并不知道自己“现在”在干什么、想什么，只知道自己“刚才”在干什么、想什么。而真正的“现在”进行的则是对短期记忆的一种回忆，即我们称之为“追溯”的操作，正是追溯操作，使认知主体具有内省的能力。」
书籍名称：《认知科学揭秘（第二版）》
基础信息：赵南元 / 2002 / 清华大学出版社
豆瓣评分：8.7/10
豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/1127971/
读完时间：2021-01-28 12:23:31
我的评分：4.0/5.0
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阅读笔记：
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如果一个机器系统能像人一样，从少数的知识出发，通过对语言的理解，逐步增加其知识，就有希望通过学习得到一个知识丰富的系统。为了达到这个目的，我们需要对理解的过程有更深的理解。理解作为动词使用时，指从不理解的状态进入理解状态的过程。这个过程我们称之为“解释学的循环”。即通过理解或解释，我们可以把少数的知识扩展出一点，而扩展后的知识又使我们能理解的范围扩大，使原来不能理解的东西有一部分变为可理解的，只要实现了这个循环，就可以像数学归纳法一样无限地扩展知识。怎样在机器上实现解释学循环是一个很重要的问题，也是个困难的问题。
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图灵试验虽然有其令人可以接受的一面，但其行为主义基础却有很明显的缺陷。行为主义是心理学界流行过一个时期又被否定了的研究方针，其基本主张是进行心理学研究时反对一切内省和推测，只从可观测的行为出发，以保证心理学遵循科学所必须重视的客观性准则，排斥诸如意识、感情、知觉、目的、意向之类的依赖主观观察的用语。对于简单的系统，行为主义方法可能奏效，但对于复杂系统，特别是像人脑这样的复杂巨系统，行为主义显然无能为力，相同的行为背后显然可以有不同的内部状态与之对应，单靠行为来推断人脑的内部状态和过程是不现实的。
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但是图灵试验的行为主义立场对这些问题却是采取回避而不是正面解决的态度。
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行为主义的合理性在于，我们每个人都不能进入他人的内心世界，直接观察他人是否和自己一样有意识、有感情、有知觉，只能通过他人的行为间接地判断。如果不承认这种间接判断，其结果必然导致唯我论，认为世界上只有我一个人存在，这显然是非科学的态度，因为任何科学的活动，例如发表论文，都只有在假定他人存在时才有意义，否则写书写论文给谁看呢？
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进化用以回避指数爆炸的原理我们称之为“麻将原理”。如果我们的麻将规则要求只发牌不打牌，发好牌后如果没“和”就又洗牌重发，那么我们可能打一辈子麻将也没“和”过一次，问一问常打麻将的人就可以知道，刚发到手的牌就是“和”的概率是非常小的，其原因就是指数爆炸，但是只要打牌，不管开始手中的牌有多坏，总能在可以容忍的时间内让牌“和”了，虽然我们摸牌时仍是随机的，但通过逐步的选择，淘汰不要的牌，可以逐步逼近“和”的状态。这相当于进化中的变异与选择原理。
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在讨论哲学与认知科学的特殊关系之际，也得弄清哲学与一般科学的关系。关于哲学与科学的关系大体有三种说法，即哲学是科学的审判官，哲学是科学的牺牲者，哲学是科学的工具。从历史上看，哲学作为科学的审判官的地位是逐步衰落的。在现代科学的结论与哲学发生冲突时，作出让步的通常是哲学而不是科学，但是任何一种科学的方法论或是对于科学结果的解释，都不免依存于某种哲学背景，比较深入的科学争论，都不免进入哲学层次，科学学派之间的分歧，往往起源于其哲学背景的分歧。某一种科学学说的成败，往往也暗示其背景哲学的成败，科学中遇到的困难，常常也是哲学的困难。从这个角度看，科学好像是哲学的实验室，与其说哲学是科学的审判官，不如说科学是哲学的验证者。这也就是为什么人工智能学者对于来自哲学家的批评或是不屑一顾，或是反唇相讥，认为不过是一些外行话，而同时又面无难色地自称是符号主义者，连接主义者，行为主义者，神经达尔文主义者，计算主义者。
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我见到过这样一种看法：古代的思想理论就像一盆黑水，谁往里看都只能看到自己的影子。所以我对于孔子的话的解释是否符合孔子的原意，那就很难说了。
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我们把循环论证分为两种，一种叫做小循环论证，一种叫做大循环论证。小循环论证是不能允许的，而大循环论证则是不可避免的。举个例子来说，有A和B两个人，A证明B没有撒谎，B证明A说的是真话，这就构成了一个典型的小循环论证，很有可能A和B都在撒谎。但是如果一个城市或是一个国家所有的人都认为上帝存在的话，虽然让一个无神论者来看，他们全在撒谎，但是当这个无神论者进入这个国家，就会被所有人认为是个撒谎者。小的谎言容易被揭穿，而弥天大谎是非常坚固的。 如果把现代科学的众多学科放在一起看成一个总的大理论体系，那么在这个体系之中大的循环论证可以说比比皆是，为了解释物理学中的浸润现象我们要用化学键的理论，而为了解释化学键理论又要使用物理学中关于电子的理论，我们无法分清到底是物理学支持化学还是化学支持物理学，它们之间是相互支持的，而相互支持的关系也就构成大的循环论证。我们按照某种约定和假定通过某种理论的演绎过程，预言某种现象，而当这一现象被实验证实，我们又由此推测原来的约定和假定是正确的，这就与演绎过程构成循环论证。在科学哲学的议论之中，常常使用数学工具，例如概率论，但科学哲学的目标是论证科学活动的合理性，而数学又是科学的一个部分，把科学与科学哲学放在一个体系之中来看，就可以发现很多大的循环论证。
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科学带来好处——它管用，产生一系列无穷的有用结果，他们不再去纠缠那显然无法解决的逻辑问题，而以从事更多的科学研究、取得更多的结果为乐。然而，在哲学上对这些问题进行更多的思考时，就遇到了很大的困难。对科学家和一般的哲学家来说，归纳对人类知识的根据本身提出了一个尚未加以解决的问题，在这一问题得到解决之前，整个科学无论其具有怎样的内在一致性还是外在有用性，都必然以某种方式游移于半空之中，找不到固定的大陆。”
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波普尔的解决方法首先指出了证实与证伪之间的逻辑不对称现象。用陈述的逻辑可以表述为：尽管报道白天鹅观察事实的观察陈述不能使我们在逻辑上得出普遍陈述——‘所有的天鹅是白的’，但是，报道黑天鹅的惟一报道事实的惟一观察陈述能够使我们在逻辑上得出’：并非所有天鹅都是白的’这一陈述。在这种重要的逻辑意义上说，经验概括尽管不能证实，但可以证伪。这意味着科学规律尽管不能证明，但可以检验：通过反驳它们的一系列尝试，它们能够得以检验。
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从证伪主义的角度看，预见的广度相当于理论可以导出更多的可证伪的现象，预见的精度相当于可证伪性，预见的成败相当于理论是否被证伪。预测原则与证伪主义的一致的作用在于排斥两种理论：一种是不可验证的理论，例如“做好事的人死后可以升入天堂”，另一种是永远正确的理论，例如“将来一定下雨”，即使过了一百年，整个地球一滴雨也没下，也不能说这个预见是失败的，因为将来可以无限延续下去，这种理论是没有内容的。
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也就是即使我们可以得到一种认识，也不能自动地保证这种认识与客观规律是一致的。也就是说不能保证图2.3中的虚线与实线是恰成镜像关系。这是因为从原理上讲对于任何有穷个的现象或感觉都会有无穷多的理论或解释与之符合，这是莱布尼兹早已从逻辑上加以证明了的。我们可以用一个简单的例子来说明这一点。我们通过观察得到的数据在纸上画出有限个点，然后我们用一条曲线或函数来表达所要得到的规律。很显然通过这些点的曲线有无穷多条。
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拉普拉斯妖魔是假设有一个神通广大的妖魔，他可以掌握整个宇宙所有质点现在的位置和动量，那么这个妖魔就可以准确地预测整个宇宙未来的全部事件。
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以“自我表述”为基准，可以把科学所研究的对象分为两类，一类是“自我表述”的对象，一类是“非自我表述”的对象。物理学是非自我表述对象的典型例子，牛顿力学的建立并不改变行星的运行轨道。社会则具有自我表述的明显特征，社会科学的研究成果，总会对社会本身的发展产生或多或少的影响，
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与“非自我表述”的对象相比，自我表述的对象研究起来要困难得多。首先是由于自我表述的对象变化多端，稳定性很差，科学所要求的可重复性经常难以满足。
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在进化生物学中引进博弈论方法是进化论研究从20世纪70年代以来的一个重大发展。本节介绍博弈论方法主要是依据梅纳德·史密斯所著的《进化与博弈论》一书( John Maynard Smith， Evolution and the Theory of Games，1982，Cambridge University Press )。本节不可能详细介绍这一理论，特别略去了严密的数学部分，有兴趣者最好参考原著。博弈论与生物学的结合，不仅促进了进化生物学的发展，而且为博弈论找到了最佳的用武之地。
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在进化生物学中引进博弈论方法是进化论研究从20世纪70年代以来的一个重大发展。本节介绍博弈论方法主要是依据梅纳德·史密斯所著的《进化与博弈论》一书( John Maynard Smith， Evolution and the Theory of Games，1982，Cambridge University Press )。本节不可能详细介绍这一理论，特别略去了严密的数学部分，有兴趣者最好参考原著。博弈论与生物学的结合，不仅促进了进化生物学的发展，而且为博弈论找到了最佳的用武之地。早期博弈论被应用到政治、经济等领域，用以研究人的合理决策过程，但是并未取得预期的成功，主要是由于以下两个原因：第一，博弈论要求一维的价值观，而对于人来说要把多维的价值观(经济利益、死亡的危险性、避免良心谴责的喜悦等等)统一到一维时，很难避免不自然的任意性。而在生物进化之中，达尔文的适应度可以成为名符其实的一维评价尺度；第二，也是更重要的原因是，人总是按照最合理的方案行动这个假设前提是很可疑的，但在生物学中用进化的稳定性概念取代了人的合理性，而进化使生物集团处于稳定状态这一点具有充足的理论根据。因此博弈论在生物学中的应用比分析人的行动更容易成功。
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博弈论用于生物进化时最重要的概念是“进化稳定战略”( Evolutionarily stable strategy，ESS )，梅纳德·史密斯并不倾向于把稳定与某种价值观联系起来，他认为“平衡点并不对物种的延续是否有利作出判断”，但是我们非常重视ESS概念在价值观体系中的作用，恰巧我们的价值观体系正是建立在存在(物种延续)和稳定(平衡点)概念的基础之上的。
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动物在临战状态往往发出低沉的吼声，而在战败或负伤逃走时往往发出尖锐的悲鸣，这是由于大的物体发声频率低，低沉的声音可以造成体形较大的评估，而高频率则是示弱，告诉对方胜负已分，穷寇勿追，以减少双方争斗成本。因此在音乐中重低音给人以力量的感受。
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以我们熟悉的两种动物为例，狗是比较“忠诚”的，而猫是“奸臣”。这是由于狗与猫的食性不同，犬科动物通常捕食比自己更大的动物，像狼群要通过集体围猎的相互合作才能捕到鹿，然后分而食之；而猫科动物则是单独捕食比自己弱小的动物，如果旁边有别的猫，只是增加一个争夺的对手，毫无利益可言。因此狗的合作的性格在进化中得到发展，表现出某种为其整体协调而克服眼前利益的能力，即采用合作而非背叛的态度。
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把计算机的软硬件看成硬结构，把开发者看成软结构，那么开发者所开发的软件工具添加到计算机的软件系统之中，就是软结构对硬结构的建构；
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不具备软硬结构的文化现象则不具有进步保证。无论是宗教还是艺术领域中都会出现复古思潮。
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软结构与硬结构所要求的性质恰恰相反，为了实现软结构在系统演化中的作用，软结构必须充分的软，即尽可能实现大量的变异，处于极不稳定的状态；大量的变异会是不好的变异，在选择中被淘汰，因而浪费很大，经济性极差；演化作为一种富含创造性的过程，从定义上就是不可预测的，可预见的东西不能称之为创造。从以上几点看，似乎软结构的评价准则完全与我们的善理三大原则相逆反，但是从大的时间尺度上看，正是软结构的存在，使得硬结构有可能在符合评价原则的建构之下，逐步发展得更稳定、更经济、更有预见力。
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我们所说的“生物向适应的方向进化”只是上述机制的一种简化表达。就像我们都知道哥白尼的“日心说”而仍然说“太阳升起来了”，而不说“地球转过去了”一样，是一种接近直观的简化表达。
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宿主增殖得到的适应度增益远大于传染的利益，进化就使线粒体放弃传染方式而成为宿主细胞的组成部分，通过互适应固定下来，成为硬结构。这也就是在线粒体侵入细胞这一发明所引起的调整使发明硬化的过程。原始叶绿体侵入细胞而形成植物细胞的过程可能也有类似的经历。
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更复杂的初始条件设定算起来比较麻烦，用计算机模拟的进化结果与上述简化情况是一致的，即细胞(配偶子)的大小必然两极分化，一极达到最佳尺寸，另一极则在不损害其配偶子功能的条件下尽可能小而多，中间状态是不能存在的，“公平”只是一种幻想
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在雌性和雄性配偶子分化之后，作为生物个体，雌雄同体的现象还长期存在，但是由于精子的制造成本比卵低得多，在雄性功能竞争激烈的情况下，一部分个体放弃生产卵而全力投入竞争可以使适应度增加，从而产生了专业的雄性，一旦专业的雄性产生，雌雄同体的个体在雄性功能方面难以与之对抗，雄性功能的价值下降，而放弃雄性功能成为专业的雌性能够提高适应度，从而产生了专门的雌性个体，完成雌雄异体的分化。因此在向雌雄异体的进化过程中，总是先产生雄性，后产生雌性，这与实际的生物观察结果是相符的。
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在性比博弈之中，如果种群之中雌性个体多于雄性，则多生雄性个体的基因的适应度会提高，反之也是一样。因此整个群体的成年时性比总是保持在1∶1，这是性比博弈的稳定点。
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由于精子的制造成本很低，一个雄性个体可以使很多雌性个体的卵受精，从生物种群的整体利益来看，雌雄性比为5∶1比1∶1的情况适应度要高得多，但是进化通常是不顾整体利益的。在性比博弈之中，如果种群之中雌性个体多于雄性，则多生雄性个体的基因的适应度会提高，反之也是一样。因此整个群体的成年时性比总是保持在1∶1，这是性比博弈的稳定点。
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从软硬结构模型的角度看，有性生殖的意义在于实现了软硬结构的分离。对于某种生物的一组基因来说，其中的硬基因相当于硬结构，软基因则相当于基因组的软结构。有性生殖可以在降低突变率以减少硬基因破坏的同时通过重组实现软基因的多样性，使软硬结构各司其职，各得其所。
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本书主要的目标是研究人脑的认知与思维过程，对于认知过程给出机械论的解释，也就是研究认知和思维的机制，使其有可能在机器上实现。
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本书主要的目标是研究人脑的认知与思维过程，对于认知过程给出机械论的解释，也就是研究认知和思维的机制，使其有可能在机器上实现。目前的机器与人的最大区别在于没有创造性。因此如何实现创造(发明)即寻求可以在机器上实现的创造机制也就成为研究认知过程的关键问题。自然界中已经存在的最富有创造性的过程是进化过程，而且进化论又是一个机械论的理论，进化不需要依赖任何外在意识或目的论的帮助。
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从预测原则来看，非决定论是令人失望的，但是正是这种不可预测的性质使得广义进化范式可以用来建立含有创造或发明的理论，而这种理论用强调决定论的范式是不可能建立的。这是因为创造或发明的含意就是不可预测的，如果我们能够精确地预测明年的某一个发明，那么我们就已经有了这个发明，它就成了现在的发明，而不再是明年的发明。
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从预测原则来看，非决定论是令人失望的，但是正是这种不可预测的性质使得广义进化范式可以用来建立含有创造或发明的理论，而这种理论用强调决定论的范式是不可能建立的。这是因为创造或发明的含意就是不可预测的，如果我们能够精确地预测明年的某一个发明，那么我们就已经有了这个发明，它就成了现在的发明，而不再是明年的发明。对发明的预测本身就是发明，因此发明和创造是不可预测的。 广
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所谓总体大于部分之和，就是指只由子系统的功能不能完全说明大系统的功能，还需要加上子系统之间的关系，这个“关系”就是“大于”所多出来的部分。
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所谓总体大于部分之和，就是指只由子系统的功能不能完全说明大系统的功能，还需要加上子系统之间的关系，这个“关系”就是“大于”所多出来的部分。零件的堆积不是机器，零件按一定位置装配好才能产生机器的功能，这一定位置就是零件之间的“关系”。这就是科学分析的方法，或称为还原论的方法。如果通过分析得到的子系统都容易理解，它们之间的关系也是明确而可以理解的，那么这个分析就算大功告成。如果得到的子系统仍然不容易理解，我们可以把该子系统看成一个大系统，进一步分成更小的子系统，重复上面的分析过程，直到完全理解为止。如果在分析过程中出现一个既不容易理解，又不能进一步分析下去的子系统，那么我们可以说这是一个失败的分析。
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神经网的研究已经进入了成熟的阶段。这里所说的“成熟”并不意味着已有的研究成果十分令人满意，我们可以用神经网为所欲为，而是意味着我们对于神经网可以干什么和不可以干什么有了比较清醒的认识，对于神经网理论上的局限性已经有所理解
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例如年青和年老的区别，热水和温水的区别，都没有确定的分界，从而主张采用模糊( Fuzzy )逻辑以使计算机接近人脑。但是人脑与符号系统的最重要的区别并不在于概念的边缘是否清晰，而在于概念的相对性和主观性，例如人们常随着自身的年龄增长而把划分年青与年老的界限提高，人的皮肤的皱纹多少也会使人看起来显老的程度与实际年龄有很大差别，像这种多因素的相对概念用模糊逻辑处理并无太大的优越性，因为模糊逻辑与普通的二值逻辑一样属于绝对的体系。
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草履虫的运动总结成几条规则。草履虫在正常情况下作直线运动，食物越丰富则速度越慢，当它碰到障碍物时，先后退一段距离，再随机地转一个方向，然后继续作直线的前进运动。这几条规则极为简单，以至于对于计算机的初学者来说，编一个很短的程序，在计算机屏幕上模拟草履虫的运动也是不困难的。从进化的似目的论的角度来看，这几条规则使草履虫成为一个“适者”，缺少其中任何一条都会使草履虫的适应度下降。
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我们平时观察到的像蜜蜂筑巢或蜘蛛结网这种精妙的本能，经过生物学家的研究和分析，往往会被简化成有限的几条规则，以至于我们情不自禁地感到有相同能力的机器并不那么难做，难怪笛卡尔要把动物看成是自动机器，这不仅有形而上学的理由，可能也包括敏锐的直觉。
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成年人随机学习的典型例子是在一个完全不会游泳的人落入水中时的学习过程。不会游泳的人落水时，由于呼吸困难的紧迫性，出现不容回避的困境，既没有可模仿的对象，也没有思考的余地，只能拼命乱动，以求通过随机学习在淹死前学会游泳。由于随机学习效率比较低，也可能有人学会游泳，但有的人还没学会就淹死了。对于这种落水后的胡乱动作，通常只被看成是“垂死挣扎”，不被认为是一个学习过程。但这确实是一个名副其实的学习过程。
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成年人随机学习的典型例子是在一个完全不会游泳的人落入水中时的学习过程。不会游泳的人落水时，由于呼吸困难的紧迫性，出现不容回避的困境，既没有可模仿的对象，也没有思考的余地，只能拼命乱动，以求通过随机学习在淹死前学会游泳。由于随机学习效率比较低，也可能有人学会游泳，但有的人还没学会就淹死了。对于这种落水后的胡乱动作，通常只被看成是“垂死挣扎”，不被认为是一个学习过程。但这确实是一个名副其实的学习过程。20世纪50年代我国一位有名的游泳教练穆成宽就曾采用过这方法教游泳，称为深水教学法。在要学游泳的人腰上拴根绳子，让他们跳入水中，教练拉着绳子的另一头，看看快不行了就拉一下绳子把学员提出水面再放下去，保护其不被淹死，这样可以使学员通过随机学习在很短的时间里学会将头部浮出水面的动作。
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我住在一个临时建筑的简易楼的二层，由于楼的一层在建成后重新加了一层水泥地面，
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当最后一个台阶是半级台阶时，我们预测的平地或还有一级台阶都是错误的，当我们发现不是平地而按一级台阶高度向下踩时，提前到来的地面足以吓我们一跳。这个现象说明，我们不管作什么动作，都在时时刻刻预测着动作的结果，当实际的感觉与预测不符合时，引起我们的充分注意，或进入意外处理及触发学习机制。
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正是由于有了短路效应，才使得人的思考是知识越多，思考越快，而不像传统的人工智能系统那样，知识越多，思考越慢。思考所得到的结论可以被记忆，而下次对同样或同类的问题可以直接得到结论而无需重复思考，这是能学习的机器胜过死板机器的优越之处。
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我们可能费很大劲也想不起某个中学同学的姓名，但是如果别人说出一个姓名，我们却可以判断是不是我们要想起的那一个。从简单的逻辑来看，这种现象不合乎逻辑，如果我们知道某个姓名，当然很容易通过比较得知和这个姓名不同的姓名都不是这个姓名，而当我们不知道正确答案时，我们就无从比较和判断。
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信息论的创始人香农(C.E.Shannon)从统计学的角度对信息量作出了严密的数学定义，阐明了信息与熵的关系，使得信息论成为一个坚实的理论，对于解决信息传输和编码等许多问题提供了可靠的工具，在信息处理中也起到指导作用。
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信息只有在和认知主体发生相互作用时才体现其意义，因此更完整的信息理论应该包含信息与认知主体之间的作用。例如你的妻子(或你自己)生了一个男孩，与你不小心掉在地上的硬币正面朝上，这两个事件所代表的信息计算其信息量是完全相同的。如果排除人的主观感觉，一本无聊的厚书比一本精彩的薄书信息量要大，甚至同一内容的书有错别字的比没有错别字的信息量要大。信息量概念的这种明显的不合理性是早已被人们所熟知的，有不少人主张建立新的信息理论来解决这种不合理性，但是都没有成功。其原因在于历来的科学传统是重视客观性和确定性的，由于主观评价的不确定性，不可能被包容在一个可靠的理论之中。
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脊椎动物的两只眼睛的分布有两种类型，一种是两侧分布的，其视野较宽阔，但两眼的共同视野较小，另一种是两眼都朝前方的，总视野较小，但两眼视野的重合部分很大。大多数的鱼类的眼睛都是两侧分布的，这些鱼类对环境的纵深距离感觉主要依靠游动时视网膜中景物随移动而产生的变化来获得，对于这些鱼来说，运动过程中的随时的反馈足以使其避开障碍，
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意识是认知科学之中极为重要但又最为困难的问题。关于意识问题的重要性，现在已经引起认知科学界的充分重视，诺尔曼把意识列为认知科学的12大课题之一，但是关于意识的研究，目前还只停留在现象的水平上，而缺乏一个有说服力的关于意识的理论。19世纪的心理学研究主要集中于意识到的心理学现象，当弗洛伊德提出无意识领域的存在时，曾受到不少心理学家的反对，但是到了20世纪，由于行为主义的实验心理学派的发展，与意识有关的心理学研究反而被看做形而上学而受到排斥，直到近二三十年以来，行为主义的局限性逐渐暴露出来，与意识有关的研究又重新受到重视。
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站在科学的立场上看，这种二元论的理论存在着致命的弱点。第一是其二元论无法解决从笛卡尔以来的所有身心二元论的共同问题，即物质的大脑与非物质的精神之间靠什么来相互作用。在这一点上作为科学家的艾克尔斯比作为哲学家的波普尔更感到尴尬，他极力想象大脑中的某些柱状模块是“开放的”或半开放的，可以通过微小的信号与精神世界发生“相互作用”，但是这丝毫也解决不了问题，再弱的信号也必须具有物理学基础，无法与非物质的世界相互作用。
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反寄生蜂性的说法来源于关于寄生蜂的一个实验结果。寄生蜂在繁殖时先在地上挖洞，然后捕捉其他昆虫的幼虫，麻醉之后放入洞中，在幼虫旁产卵，待寄生蜂的卵孵化之后，寄生蜂幼虫吃被麻醉的幼虫成长。这种有目的的行为给人一种有远见思虑的印象，然而生物学家的实验打破了这种印象。在寄生蜂捕到幼虫拖回洞时，先把幼虫放在洞口处一定的位置，然后检查洞内无异常，再把幼虫拖到洞里去。这时候观察者趁寄生蜂进洞检查之机把幼虫移动几厘米，寄生蜂出来后并不直接把幼虫拖进洞，而是放在洞口的位置上，再次检查洞内，观察者用这种方法曾经让这个检查动作重复了40次(估计最后是观察者不耐烦了)。这说明寄生蜂的行为是靠一个死硬的程序驱动的，一旦环境变化，就会陷入无限循环而不能自拔，像一张滑了槽的唱片总在重复一个小节。霍夫斯塔特把这种机械性称之为“寄生蜂性”，从而认为意识的重要性质就是“反寄生蜂性”，也就是表现得不那么机械，可以知道洞已经检查过了，这次可以直接把幼虫拖进洞里去。
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把人的心理活动分为有意识和无意识的部分，是弗洛伊德的功绩。弗洛伊德的错误在于把人的下意识的本能看成是天生反社会的。如果人的生物学本能是反社会的，我们就无法解释人们何以会建立起社会。
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意识所采取的就是摄像机加录像机的模型，因此严格地说，我们并不知道自己“现在”在干什么、想什么，只知道自己“刚才”在干什么、想什么。而真正的“现在”进行的则是对短期记忆的一种回忆，即我们称之为“追溯”的操作，正是追溯操作，使认知主体具有内省的能力。
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例如牛顿与莱布尼兹基本上同时发明了微积分，其必要前置理论之一是笛卡尔的解析几何；达尔文与华莱士先后创造了进化论，当时的科学界已经有了拉马克的原始进化学说，而两个人在进化机制上的发明又都是受到了马尔萨斯人口论的启发，其区别仅仅在于达尔文是在偶然翻阅人口论时受到启发，而华莱士则是在思考过程中回忆起马尔萨斯人口论而受到了启发。
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例如我们可以说相对论的前置理论是牛顿力学、麦克斯韦电磁场理论和洛伦兹变换。虽然爱因斯坦的相对时空观与牛顿的绝对时空观完全对立，但仍然可以说相对论完成了牛顿力学。从文化进化的宏观角度上看，前
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从逻辑的角度看，归纳是不合乎逻辑的，从过去每天太阳都升起的事实不能合乎逻辑地推论出明天太阳还会升起。但是从心理学的角度来看，我们每个人都对于太阳明天还会升起这一点深信不疑。在本书的第二章我们已经通过取消真理这个概念从逻辑上消除了休谟悖论的起因，我们已经知道，无论是归纳还是演绎都不可能证明真理，逻辑的作用在于维护理论的一致性，从而使得理论具有稳定性和预见力。
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人工认知主体，或曰人工认知系统，说得通俗一些就是具有和人同等智能的机器，更形象地说就是像一些科幻(SF)作品所描述的那种很聪明的机器人。
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一个设计得更合理的系统则可以巧妙地分离子系统，使得各子系统之间对立的价值取向可以各行其事而互不干扰，在各自局部最佳的同时求得全局最佳。广义进化系统中软硬结构的分离就是这种分离的一个例子，使得系统效率与创造性之间的矛盾要求在分离之中各得其所。
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在阅读竹简穿成的书时，如果字是横向排列的，那么成卷的书要放在肚子附近，读过的部分则要放在前方一定距离，这样操作是非常不方便的。因此竹简只能是竖方向放置，使阅读时放卷和收卷在左右两侧，操作比较容易。由于大多数人是右利手的，而收卷比放卷更费力，因此左手放卷右手收卷是比较合理的，所以行的排列也自然就应该是从右到左的了。
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如果说对于沿用竹简的卷轴方式来说竖排从右到左还有一定的合理性，那么在成页装订的书出现以后，竖排从右到左已经是完全不合理的了。我们祖先的失误就在于，当一个大的发明出现之后，未能充分利用大发明给我们带来的自由度，一味维护传统，迁就习惯，导致两千年非最佳状态的沉重损失。
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即人的相互通讯总是在进化过程中通过变异和选择找到最经济的形式，
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即人的相互通讯总是在进化过程中通过变异和选择找到最经济的形式，达到模式生成和识别的代价总和极小，生成与识别代价都很高的表达方式会被淘汰，最后剩下的就是生成与识别代价的折衷产物，一方增加则另一方减少。
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例如用复印机复印书籍的成本通常要高于印刷成本，录音带和录像带在复制之后会使音质和像质变坏，这些都是对著作权保护有利的因素。但是随着计算机技术的发展，复制困难的堤坝正在日益走向崩溃，计算机软件由于其容易复制且价格高昂而率先成为著作权受侵害最为严重的信息产品。计算机带动了数字技术使得文字、声音、图形、图像、动图像等各类信息的生产、传送、存储、处理、使用都向数字化的方向发展，多媒体技术就是这一发展方向的综合表现。随
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克隆羊的问世使克隆人在理论上成为可能，引起一场轩然大波。一些国家的政府纷纷制定限制或禁止克隆人研究的法律或规章。而其理由却是“克隆人会引起困难的伦理学问题”。这个理由令人不禁疑窦丛生。如果克隆人真的引起了“伦理学问题”，那么所应该做的就不是禁止科学研究，而是请伦理学家解决“伦理学问题”。如果全世界的伦理学家都解决不了这个“伦理学问题”，那么人们就有理由怀疑伦理学还算不算一门学问，伦理学家是不是废物。
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当然，克隆人是否真的引起“伦理学问题”也是一个问题。从美国总统竞选需要表明对堕胎的态度这一事实可以看出，这类分歧应该归结为宗教偏见，而不是真正的“伦理学问题”。但是如果伦理学界对此不作出澄清而任凭宗教偏见混迹其中的话，那么我们仍然很难说伦理学是一门像样的学问。
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伦理学的科学化是伦理学走向有用的学问的出路。伦理学的根本问题——“善”“、恶”判断靠的是评价和优化运算，而这些运算在数理经济学中已经有了非常成熟的范例。近年来已经有人给经济学下了这样一个定义：经济学是关于理性选择的科学(Science of Rational Choices)(Myerson，1999)(张维迎，经济学：理性选择的科学，《读书》2000.6)。如果我们从伦理学中铲除掉非理性的话，这个定义也同样适用于伦理学。我们可以说伦理学属于广义的经济学，也可以说经济学属于广义的伦理学。
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“无知之幕”(the veil of ignorance)的概念是约翰·罗尔斯在他的伦理学名著《正义论》(约翰·罗尔斯著；何怀宏等译，《正义论》，中国社会科学出版社，1988)中提出的。罗尔斯的本意是用它作为论证在原初状态下订立初始契约的方法，即人们在不知道自己将来在社会中处于何种地位(无知)的情况下选择一个对自己最有利的正义原则。应
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罗尔斯的论证存在原理性的错误，就是他使用了“最大最小规则”(maximinrule)，该规则只能用在充分信息零和博弈(例如下象棋)中，此时可以假定对方一定会选择对我最不利的一步棋。这就相当于假定自己一定处于社会底层的地位，与“无知”假定相矛盾。
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