在我们行动和做计划时，像这样最平常的事实逃过了我们的注意，同时我们也不必奇怪以现象学方式，而不是内省方式作思考的哲学家们必然会忽略它们。但是如果无视内省，完全以“异质现象学”“”的方式思考这一任务提出的纯信息要求：每一个能够完成这一任务的实体必须了解哪些情况，那么这些平常的知识就会引起我们的注意。我们不难使自已感到满意的是，执行者如果不以某种方式受惠于这样的信息（瓶中的啤酒不会在杯中，等等)，就不能完成如此简单的任务。AI使人们成为这一改进方式下的现象主义者，这是它在方法论上的主要优点之一。作为异质现象主义者，其推理方式是：执行者为了用各种不同的方式完成任务而必须无意识或有意识地“知道”什么或断定什么。
AI迫使平常的信息浮现出来，其原因是AI面对的任务是从零开始的：通过编程去模拟执行者的计算机(或是机器人的脑，如果我们确实准备在真实的、非模拟的世界中进行操作的话)，对“关于现实世界”的事最初是一无所知的。计算机是传统说法中的白板，它需要的每一条目都必须以某种方式印上去，或者在开始时由编程员来做，或者通过
7 认知之轮：人工智能的框架问题
{1] 关于对异质现象学的详细讨论，见 Dennett 1978，Ch. 10，“心理意象的两种方式”，以及 Dennett 1982b。也见 Dennett 1982c。
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