常识性思维可能给AI带来困难，但它至少是思维，是一种大多数人都认为，在所有事物中最适于建立计算机模型的心理活动。动机和情感则是另一类事物，人们普遍怀疑能够通过计算途径来模拟或解释心灵的这些方面(Dreyfus 1979；Haugeland 1978)。这种怀疑不仅与它们的意识维度有关—因为推理也可以看作是有意识的—而且也与它们的一般本质特征有关。动机(以及其他意动范畴，如意向)是行为的源泉或驱动力，同人格与自我有十分密切的关系，它们怎么能同计算相提并论呢？拿情感来说，它们正好与理性相反，会导致我们以在较为冷静时难以接受的方式去做、去看一些事情。尽管认知能够通过计算方式来认识，情感就肯定不能吗？对计算分析来说，情绪看起来更难对付，事实上，它对我们所有的思维、行动和经验都产生着影响(看来它与在整个身体中扩散的化学物质有关，或是由这些物质引起的)。总而言之，意向和感情可以通过计算方式而变成理论上可理解的，这种看法似乎有点不可思议。
对这种认为非认知现象是不能通过AI方式来认识的信念，一些计算主义者抱有完全不同的看法，他们认为：任何智能系统，如果有一些相互独立、又潜在冲突的目标，并且在复杂快变的环境中行动，那么它就需要一些为动机和情感所固有的内部控制机能。所以只要AI研究者们打算建立智能模型(或充分理解智能)，他们就必须也建立动机和情感模型(认识动机和情感)。这种观点是从设计角度着眼的，因此问题就变成：如果要使某种计算系统成为可能，那么(工程师或是进化过程)必须提供什么样的特征。例如，我在别处论证过，人本心理学家采用的许多理论概念(包括动机、意向、情感、情绪、性格和个人理想)明显表现出控制和组织特征，它们对于多目标系统来说是不可少的(Boden1972，1973)。设计角度的思想方式同样深深地影响着A·斯洛曼关于“动机、机制和情感”的讨论(第10)章)。
人工智能哲学
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