正如我们要解释的那样，这一基本思想是：脑根据在适当状态空间中的位置，对现实的各个方面作出表述；同时脑通过从一个状态空间到另一个状态空间的一般坐标变换根据这种表述来完成计算。这些观念看起来也许是神秘的和难以接受的，但下面的几个图会迅速解除它们的神秘性。这一理论完全是可以理解的，在其最简形式中，的确可以从直观上作出理解，甚至不懂数学的读者也完全可以理解。
我最初对这种理论方法有所了解，是由于阅读了神经科学家A·派利欧尼斯和 R·利纳斯(A. Pellionisz and R. Llinas 1979，1982，1984，1985)富有刺激性的文章。他们的讲解比本文所作的概述要一般化得多，透彻得多。但为了讲解的方便，对他们的开创性工作的讨论将推迟到本文的后面几节。我希望开始时使事情尽可能简单些。
那么我们就提出三个显然不同的难题作为我们讨论的开始：
- 脑怎样表述世界以及脑怎样根据这些表述来执行计算的奥秘，
- 感觉运动协调的奥秘，以及
- 脑的微观物理组织的奥秘。
特别令人鼓舞的是，这些问题看来有可能同时得到解答。我们从对付第三个奥秘即微观结构奥秘开始。
- 分层大脑皮质、纵向联系和拓扑形态映射图
脑的大脑半球表面包含一个薄层，标准说法是“灰质”，这是大脑半球大部分神经细胞胞体的所在地(见图14-1a)。剩下的“白质”主要由一些长轴突组成，它们从灰质层细胞伸向脑的其他部分。如果仔细观察这个凹凸不平的皮层的内部结构，可发现它进一步细分为数层(见图14-1b)。人类大脑皮质分6层。其他动物表现出不同的层数，但分层模式是标准的。
人工智能哲学
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