(上述计算机视觉方面的研究使我们看到，若要完成这个实际例子，中文词汇量还需大大扩充。AI在语言加工方面的大量研究工作表明，在塞尔原来的“问题回答”例子中，为了表达规则，对于英文也存在着同样的要求。无论在哪种情况下，屋中的塞尔所需要的不是如此之多的中文，甚至也不是英文，而是编程语言。我们即将回到这一问题上。）
然而，机器人中的塞尔像他那位关在屋中的前任一样，对更广泛的背景情况一无所知。他像原来一样对中文简直一窍不通，同时，对外部世界的掌握也不比前例中更多。对他来说，豆芽和锅既看不见，也抓不到；机器人中的塞尔所能看见和摸到的，除了规则书和涂划之外，就只有他自己的身体和机器人头颅的内壁了。塞尔说，因此我们不能认为机器人对这些实际事物有什么理解。其实，它根本看不到，也做不了任何事情：它只是“受电路和程序支配简单地来回运动而已”，其后由它里面的人例示说明，而这个人“没有任何相关类型的意向状态”。(Searle 1980):420)
塞尔在这里所作的论证不能作为对机器人应答的反驳而被接受，因为它在想象的例子与计算心理学的主张之间作了一个错误的类比。
根据塞尔的假定，机器人中的塞尔应实现人类大脑(根据计算理论)所实现的功能。虽然塞尔认为机器人中的塞尔应具有原模原样的意向性，就像他本人一样，但是其实大多数计算专家并没有把意向性赋予大脑(我们即将看到，那些把意向性赋予大脑的人，只是以非常有限的方式这样做的)。计算心理学并不相信大脑能看见豆芽或理解英文：像这样的意向状态是人的特性，而不是大脑的特性。虽然表述和心理过程(被计算专家和塞尔同样地)假定为在大脑中得到实现，但它们使之成为可能的感觉运动能力和命题态度是属于作为整体的人的。所以塞尔所说机器人颅内的系统是一个能理解英文的系统，并不是真的等同于计算专家们所说的有关大脑的情况。
4 逃出中文屋
103