请原谅我对计算机的介绍， 但我需要说明的是， 计算机确实是通过对世界的符号表征来运行的 。 它们的确会存储和检索， 的确会进行序列处理， 的确存在物理记忆；它们所做的每一件事都是由算法指导的， 毫无例外 。
与之相反， 人类却并不如此——过去并非如此， 将来也不会如此 。 鉴于这一事实， 为什么仍有那么多科学家将我们的思维生活比作电脑？
人工智能专家乔治·扎卡达基斯（George Zarkadakis）在2015年出版的《人类的终极命运》（In Our Own Image：Savior or Destroyer？ The History and Future of Artificial Intelligence）一书中， 历数了在过去两千年中， 人们试图解释人类心智时使用的6种不同隐喻 。
最早的一种隐喻出现在《圣经》中：人类是由黏土或灰尘构成的， 然后一位智慧的上帝将灵魂注入其中 。 这种灵魂“阐释”了我们的智慧——至少在语法上是这样 。
公元前3世纪水利系统的发明导致了一种水力学人类智能模型的流行， 该模型认为身体中不同液体——即体液——的流动同时影响着我们的生理和心理功能 。 这种水力说持续了一千六百多年， 始终阻碍着医疗实践的发展 。
数学家约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）直截了当地指出， 人类神经系统的功能是“初步的数字化”， 并一次又一次地将当时的计算机组件与人脑的构成部分类比 。
每一个隐喻都反映了那个时代最先进的思想 。 因此可以预见， 就在20世纪40年代， 计算机技术诞生后的几年， 大脑会被认为像电脑一样运作， 大脑本身扮演着物理硬件的角色， 而我们的思想则充当着软件的角色 。 心理学家乔治·米勒（George Miller） 在1951年出版了《语言与沟通》（Language and Communication）， 里程碑式地开辟了如今广义上的“认知科学” 。 米勒提出， 精神世界可以用信息论、计算和语言学的概念来严谨地研究 。
这一想法在1958年出版的短篇小说《计算机与大脑》（the Computer and the Brain）中体现得淋漓尽致 。 在这本书中， 数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）直截了当地指出， 人类神经系统的功能是“初步的数字化” 。 尽管他承认人们对大脑在推理和记忆中所扮演的角色知之甚少， 但他还是把当时的计算机部件和人脑构造进行了一次又一次的比较 。
随后， 在计算机技术和脑研究的进步推动下， 一项以理解人类智能为目标的多学科研究野心勃勃地发展起来 。 这项研究坚定地秉承着“人脑是与计算机一样的信息处理器”这一理念， 至今已有数千名研究人员参与， 耗费了数十亿美元的资金， 并产生了很多技术专业文章和主流文学作品 。 雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）2013年出版的《人工智能的未来》（How to Create a Mind：The Secret of Human Thought Revealed）一书就例证了这一观点， 该书推测了大脑的“算法”、大脑如何“处理数据”， 甚至大脑的结构与集成电路在表面上的相似之处 。
无论是在大众认知还是科学领域中， 人类智能的信息处理（IP）之喻都是主导观念 。 事实上， 任何关于人类智能行为的论述都离不开这个隐喻， 就像离不开特定年代和文化中对灵魂或神的描述一样 。 IP之喻的正确性在当今世界是公认的 。
但是， IP之喻毕竟只是一个比喻——讲这个故事是为了给我们实际上并不理解的事物赋予意义 。 就像之前所有的隐喻一样， 它肯定会在某个时候被抛弃——要么被另一个隐喻取代， 要么最终被正确的知识所取代 。
就在一年多前， 在访问世界上最负盛名的研究机构之一时， 我向那里的研究人员提出了一个挑战：在不涉及任何IP之喻的情况下， 解释人类的智能行为 。 他们没能做到这一点， 我在随后的邮件交流中再次礼貌地提出了这个问题， 几个月后他们仍然没有提供任何回答 。 他们看到了问题所在， 也并没有轻视这个挑战， 但他们仍然无法提供另一种选择 。 换句话说， IP之喻是“粘滞的”——它通过语言和思想来阻碍我们的思维， 这些语言和思想是如此强大， 以至于我们不摆脱它就无法真正思考 。

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