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的人工制品比一只益钟要复杂得多时，采用拟人理论这样一种蓄意立场就变得非常必要了。事实上，那几乎是必须的。现在，再借用与计算机下象棋这个例子，让我们来慢慢梳理一下，不要错过任何重要的细节:@@”在轮到计算机走棋时，你要将计算机可用的有效走法一一列出，一般来说会有几十种走法。@”将这些走法从好〈最明智、最理智的)到次(最愚癌、自杀性的)依次排列。@@做出你的预测:计算机会选择最好的那种走法。也许你一时确定不了为计算机列出的这些有效走法中哪种是最好的，计算机倒是可能会更清楚地“领会”到自己的处境，但你却可以排除掉大多数的可能，只留下四五种走法，这就大大提高了你正确预测的概率。在这个基础上继续思索，借助于设计立场，你就能预先确定出计算机接下来的走法，尽管这可能需要不断的努力、耗费大量的时间。你需要先获取程序的“源代码”〈见第27章)，然后对其进行“手动模拟”，经过数百万个甚至上亿个小步又，最终确定出要走哪一步。这样你就一定能预测出计算机的走法，但时间有限，在有生之年恐怕你是不能像计算机那样得出结论的一一信息量太大!但相比起要回落到物理立场，奋力处理那些由计算机的键盘输入所形成的电子流，运用设计立场已经让问题简单了很多。所以，试图运用物理立场去预测或解释那台计算机的下棋招式显然不切实际，即使是从设计立场出发工作量也太大，我们需要也有一台计算机，但那是犯规的。意向立场则能巧妙地完成所有那些繁重的信息收集和和运算，将赌注押在一件事上:这台计算机足够“理性”，能够走出最漂亮的一

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步棋。计算机的目的也是要赢，而且它也熟悉棋盘上每一颗模子的地位和作用。在很多情况下，利用意向立场你不用费太多力气就能非常准确地预测出计算机会如何走横，更何况，有些时候计算机的布棋走势会很明显，是一步“迫棋”，或者叫“无脑棋”。很明显，在与电脑下棋的过程当中，从意向立场出发可以非常有效地对计算机的走棋进行预测，因为这个下棋软件追求的只是在一个纯理性的下棋环境中“推理出”最合理的那一步。假如计算机程序操纵的是一家炼油三，同样明显的是，它得根据对各种条件的控测来执行不同的步骤，这些条件多少会影响到程序下一步的操作。这里需要强调的是设计的章越性或合理性，一个白痢程序设计员设计出来的程序往往很难在这种环境下完成专家们要求的那些事务。而如果是一套设计精良的信息系统或者控制系统，那么即便编写这个程序的程序员们没有为源代码附上一些“注释”说明，程序运行的那些基本原理也都会清晰可见，且具备高度的预见性〈后面我们还有很多有关计算机的话题)。要预测程序的运行结果，我们无需清楚计算机的编程，只要知道运营一个炼油厂所需要达成的理性要求即可。现在大家已经看到，为什么我们可以通过意向立场来预测行为，以及我们是怎样做到的。在我们把人类都处理为意向系统时，我们会巧妙地将对方脑达中那颗大脑以及我们上自己大脑中的运作细节忽略掉，因为我们都在无限制地依赖“人是有理性的”这一事实，浑然而不自知。所以，就算突然闽入了一个新异的情景，我们通常也能自然地，事实上是不由自主地寻求到其中的意义，储借的正是我们天生

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的本领:领会别人应有的信念〈摆在他们眼前的事实)和和欲望〈什么对他们有好处)。没有多少人会质疑“我们常常需要利用常识心理来进行预测”这件事情，至于要怎样来解释这份生命的馈赠，其间却存在着很多争执。“自然法则”成千上万，比如:“如果一个人很清醒地睁着双眼，面对着一辆公共汽车，那么他就能知道自己面前有一辆公共汽车。”“如果一个人发现与别人合作不用花费太大代价，还能得到他人青睐，就会倾向于合作，甚至是同陌生人合作。?”我们是这样一条条学到它们的吗?还是，基于“人们会在情境中根据理性做出回应”这种隐含的观念，所有那些基础法则才应和运而生?我保证是后面一种。原则上，我们会在生命历程中逐一领略到概括性的法则，这些法则中襄括大量定型的行为模式，从中很难产生与人类正常的生活处境相差极大的、科幻小说式的情节，让我们无法想象身处其中时会怎样反应。“如果这事发生在你身上你会怎么办”是一个很平常的问题，有时我们会做出这种无用的回应:“我可能会民死过去了。”有时则会有效地做出理性的回答:“希望我足够聪明，知道该如何去做。”有有时，我们会在一些反常规的场景中看到各色人物创造性的表现，但我们仍然能够顺利地理解他们在做什么、为什么那么做。我们也能理解那些用自然语言表达的全新句子，而这些句子我们在之前的生活中并没有听到过，但我们依然能理解那么多的人类交流，这些现象足够表明，每个人多多少少都与生俱来地具备一些生成能力。我们很自然地、不假思索地就会将意向立场蔓延到动物那里去。如果要设法捕获一只

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