所以秘密就在这里。了解这些之后，现在假设对于上文中的程序一无所知，而你的任务就是搞清M的工作原理。
我们现在假设自己是心理学家，对M进行实验，并观察其行为。虽然可能的输入方式不过100种，但即使在这种相对简单的情况下，若M拥有记忆，而且能够根据自己看到的最后一个数字及其他信息决定下一步行动，我们的生活也会变得相当复杂。
为了真正模拟心理学家的工作，我们必须假设参与测试的输入方式要比实际可以输入机器的输入方式少得多。假设进行一场阅读理解测试(第4章将会详细谈到),现在将该测试中的句子数量和被试者一生当中会读到的句子数量进行对比。心理学必须符合行为空间中一个个琐碎细节所组成的证据。
举个例子，我们先将M扩大，使之可以接收10位数字作为输入，不再接收两位数字的输入。那么现在，我们就有 $1 0 ^ { 1 0 }$ 种(100亿种）输入方式，而不是 $1 0 ^ { 2 }$ 种（100种）。我们发现，由于机器有记忆，我们还需考虑机器在上一步和上上一步获得的数据，这样我们就必须考虑到 $1 0 ^ { 3 0 }$ 种输入方式。如果机器的记忆可以继续向前追溯，那么根据最近的10组输入方式，将有 $1 0 ^ { 1 0 0 }$ 个序列样本，远远超过了宇宙中已知原子的数量。
由此可见，我们可以毫不费力地排除大部分可能的刺激和反应。虽然M的感知环境简单，记忆也不复杂，但是却能压垮各种综合测试。
简而言之，这就是心理学的困难所在。
人工智能的进化
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