毫无疑问，即使那些当我们把单一类型的客体当做有限的线索时自行呈现出来的任务，也被证明是极其复杂的，当我们向纵深发展时，这些任务总是导致广泛的学科。例如……空间客体(更不用说自然界)本身的情况就是这样，心理物理存在和人类本身以及文化本身的情况也是如此(Husserl1960：54—5)。
他谈到了意向对象的“臃肿的具体形式”（Husserl1969:244)和它的“惊人的复杂性”（1969；246），在75岁的时候，他沮丧地得出结论：他永远是一个初学者，而现象学是一个“永无止境的任务”（1970)：291)。
在明斯基的“表述知识的框架”一文中，有迹象表明他已开始从事于那个最终将胡塞尔击垮的同一个“永无止境的任务”：
仅是建构一个知识基础，就成为智能研究的重大问题……关于常识性知识的内容和结构，我们还是知道得太少了。“极小”常识系统必须“知道”有关因果、时间、目的、地点、过程和知识类型……的某些情况。在这一领域中，我们需要花力气做严格的认识论研究(Minsky1981:124)。
学习当代哲学的学生对明斯基的天真和信心会感到吃惊。胡塞尔的现象学正是这样的研究工作。的确，从苏格拉底经莱布尼兹到早期维特根斯坦，哲学家们两千年来在这一领域中进行了严格的认识论研究，但没有取得显著的成就。
鉴于维特根斯坦的转向，和海德格尔对胡塞尔的强有力的批评，本文作者之一—休伯特——预见到符号信息加工的麻烦。正如纽厄尔在他的AI史中所说的，这一警告被忽视了：
德雷福斯主要的、智力方面的反对意见……是：将人类活动的语境分析为离散的元素是注定要失败的。这一反对意见建立在现象学哲学的基础上。遗憾的是，就AI而言，这意见像是不存在一样。接踵而来的对德雷福斯文章所作的回答、驳斥和分析，根本没有针对这一论点—如果它要走向前台的话，它的确还是个新论点(Newell 1983:222—3)。
13 造就心灵还是建立大脑模型：人工智能的分歧点
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