“非情感”渠道传递的。使用这种语言，将会大大减少所需的奖惩次数。
至于何种复杂程度适合于儿童机，有各种不同的见解。可以尝试使它尽可能地简单，只要不违背一般原理即可。另一种做法则是，可以用一个完全的“嵌入”“1逻辑推理的系统。在后一情况下，存储主要被定义和命题所占据。命题状况类型各异，例如：完全确认的事实、猜想、由数学证明的定理、权威的意见、具有逻辑命题形式而不具有置信值的表达式。某些命题可以看作是“命令”。机器应按这种方式构造：只要一个命令被归入“完全确立”一类，就会有恰当的动作自动发生。为了说明这一点，假定老师对机器说，“现在做你的家庭作业。”这样，就会使“老师说‘现在做你的家庭作业’”包括在“完全确立”的事实中。“老师所说的每件事都是正确的”，也属于这样的事实。把这两者结合起来，最终会导致一个命令：“现在做你的家庭作业”，这个命令也包括在完全确立的事实中，同时，根据机器的构造，这就意味着实际上已经开始做家庭作业，而结果是非常令人满意的。机器所用的推理过程，没有必要得到最严格的逻辑学家的首肯。例如，可能不存在类型的层级体系。但是这也并不是说就会发生类型错误，这有点像我们越过无护栏的悬崖，也不一定会坠落一样。适合的命令(在系统内部表达的，但并不形成系统所具有的规则的一部分)例如“一个类别，如果不是老师已经提到的那个类别的子类，就不要使用”，与“不要走得太靠边”有异曲同工之效。
一台没有肢体的机器所能执行的命令，必然像上述例子(做家庭作业)那样，具有一定的智能特征。在这些命令之中，占重要地位的是那些规定有关逻辑系统规则的实施顺序的命令。因为在人们使用逻辑系统的每一阶段上，都有非常之多的步骤可供选择，就遵循逻辑系统的规则而言，无论应用其中哪一个，都是许可的。这些选择造成了有才华的和无能的推理者之间的差异，但这不是正确的和谬误的推理者之间的差异。能够产生这种命令的命题，可能是“提到苏格拉底时，用三段论第一格的第一式”，或者“如果已经证明了一个方法比另一个方法快，就不要使用那个慢方法”。这些命令中有的可能是“权威制定的”，而另一些可能是机器自身产生的，例如通过科学归纳产生。
人工智能哲学
[1]也可以说是“内编程”，因为我们的儿童机是在数字计算机内编程的。但是，逻辑系统不是必须学习的。
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