打开心理学或神经科学的任何入门教科书，您都会发现这句话： 头脑就是大脑的工作 。
但实际上，科学界在如何研究思想和大脑以及如何知道何时了解它们方面仍然存在根本分歧。
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这就是我的意思。
想象一下，您要承担研究非常复杂的事情的任务：可能是大脑，计算机程序或蚁丘。 问题是，如果您想了解该系统，应该在哪个分析层次上进行研究：在神经元，区域，网络或大脑正在执行的计算和算法的层次上？ 在源代码或机器代码方面，还是在将前者转换为后者的编译器方面？ 通过研究单个蚂蚁和蚂蚁之间的关系，还是在这些蚂蚁所发挥的亚群或角色以及驱动殖民地行为的高阶原则上进行研究？
当然，所有这些分析级别最终都将发挥作用。 但你从哪儿开始呢？ 在某些人看来，从最具体的级别开始似乎是很自然的。 由于所有计算机程序都可以用二进制表示，并且由于智能和意识来自神经元，因此这些较小的部分在某种意义上必须“包含”整体。
我对此方法有两个异议。
我的第一个异议是相对较小的（尽管不平凡）。 研究复杂系统的特异性的正确水平是多少？ 在智力和意识的情况下，为什么是神经元？ 为什么不传递其神经递质和细胞器的生化组成，或产生这些部分的原子和分子的生物物理学呢？ 为什么不将这个系统简化为量子力学问题呢？
但是，假设您已经解决了这个问题，并且只确定了正确的研究特异性水平。 假设您已精心制作了完整的人脑接线图。 更好的是，假设您已经在计算机上建立了一个人工模型。 并假设这是一个完美的，逐个突触的副本。 它可以做人类可以做的一切：识别物体，对他人的行为进行推理，学习关于世界的新事物，做出对与错的判断，体验情感等等。
此刻，说您了解此系统是否正确？
我会说不*。
（*和其他人会不同意！）
在研究智力和意识的过程中，您建立了另一个对知识了解很少的智能，意识系统。
理解不仅仅是描述和预测：理解就是解释。 为了获得这种解释力，我们需要阐明大脑和大脑在更抽象的因果关系上是如何工作的，而不仅仅是能够预测其行为。 这样的解释可能必须从系统的实现，神经元向大脑进行操作的任务空间以及使系统能够在这些空间中导航的变量和计算中抽象出来。 最终，这种理解可能会限制关于生物组织如何产生智力的假设。
换句话说，智力和意识的问题是软件问题，而不是硬件问题。 因此，对这些问题的任何令人满意的解决方案都必须包括软件级别的说明。 没有其他种类的理解将允许我们在各种物理系统中实现这种智能。 没有其他种类的理解将允许我们超越思维的工作方式，并想象它会变成什么样。 没有其他种类的理解将允许我们在行为层面设计有效的，有针对性的临床和教育干预措施，这些干预措施将帮助人们的心理康复和成长。 认知科学应该追求的正是这种理解。
