在幼童中，这种丰富性也是不大可能全部存在的。通过对儿童形成认知和计算机制，以及动机激发机制的调查，我们可望对儿童的情感状态有更多的理解。特别应指出的是，看来许多较高级生成器和比较器是婴儿身上没有的，中断过滤器的选择性也远远低于大多数成人，如果软件式过滤器是学习的结果，这种情况就不足为怪了。
正是上述机制的复杂性，揭示了“出毛病”的众多方面。动机生成器和比较器会产生不利的欲望和偏爱。中断性优先权的分配方式可能没有与对重要性所作的反射判断相互联系。中断阈值可能设置得过高或过低。对生成器和比较器作出修正的学习过程可能太快，无法根据不充分的证据将事物改变。由于某些较快的反射和过滤器的不可避免的愚钝性，可以预料，生成器和比较器的某种功能障碍将导致强烈的情感，对正常的认知或社会活动造成干扰。对未能实现的动机所作的反应，有可能太强或太弱，结果使个人的或他伙伴的长期利益受损。通过目标评价过程，分配给不同种类动机的相对重要性，可能产生一种倾向，就是去选择那些无法实现或需要付出巨大代价才能实现的目标。潜伏的、暂时搁置的动机可能常常被忽视，这是因为监控过程未能觉察到时机，也可能因为检索不当。为应付信息不足、资源有限和速度需求而滥用“快速估算法”，会造成相当广泛的系统性的功能障碍。情感的递归上升很可能是造成某种紧张状态的原因。
许多常见类型的错误是难以避免的，那些希望在不太遥远的将来，即能通过机器对重要决策作出快速处理的人，应当对此予以足够的重视。
事实上，如果人类像我们所认为的那样错综复杂的话，那么有如此之多的稳重而有教养的人，就是一件令人吃惊的事了。或许，这一理论将揭示出我们以前不能识别的种种干扰类型。
这一理论表明，由动机激发因素组成的、复杂而频繁变化的集合可作为一个框架，学习和认知发展的过程就是在这一框架中发生的。这些过程以及它们所生成的那些过程，必然会对学到的东西产生深远的影
人工智能哲学
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