中央系統
一、 計算性的邏輯推論
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2001:6）：
（C）複合表達的意義是決定於它的結構和部分組成的意義18。
Fodor 認為思想類似語言系統，也有組構原則來說明思想的生產性和系統性。
這意味著：
（1）語言生產性：我們能理解許多沒見過的句子，是因為這些句子可分解 成可被理解的部分。語言是個開放系統，可以造出無限多的語句，我們不 需要見過所有句子，只要學會基本語法以及該有的個別語詞的意思就能理 解。例如，飛彈、反飛彈、反反飛彈等等可以產生無限多的複合詞。
（2）語言系統性：我們能理解「狗追貓」就能理解「貓追狗」。這兩句話 可被分解成名詞「狗」、「貓」和動詞「追」，只要理解這些就能理解這兩個 詞。Fodor 認為唯有透過組構原則，才能說明語言和思想生產性與系統性，
並且對這些複合概念或複合詞的解釋，除了基本概念和組構原則外，不需 要其他外在訊息協助。如此才能在使用「狗」這概念中「羅爾是隻狗」，在
「羅爾是隻黃狗」中的「狗」有同樣的意思。
以 Fodor（1975）的概念天生論來看教育的話，專家只是表現豐富基本概念 的分化和善用組構原則，並且比較有效的方式提取記憶。身體與情境也只是提供 心靈訊息，激發出原已存在於心靈中的基本概念。此外，以學習就是一連串的知 覺、記憶、提取以及找出解決問題歷程的話，支持表徵計算的認知學習活動至少 目前有三項理由，分別是計算性的邏輯推論、計算性的記憶能力、計算性的視覺 活動（Shapiro, 2011）。研究者認為這些理由並不是唯一的選項，但還是要在此分 述，如下：
一、 計算性的邏輯推論
18 The meaning of a complex expression is determined by its structure and the meanings of its constituents.
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在 1960 年代初期，Newell 和 Simon（1961）提出了一種計算模型，他們稱 為解決常態問題（general problem solver），在此簡稱 GPS，這套模型不僅能夠解 決邏輯問題，同時也能顯示與複製我們如何思考解決問題的歷程，因此計算論者 在檢討審視GPS 的推論歷程時，也就提供了人類思考的圖像。例如說，從邏輯 算式中，A&（-B→C）經由運算後，能正確推導出（-B→C）&A，或者是（Cv B）
&A。在邏輯算式中不考慮 A、B、C 個別表示的內容，它們可以是文字或者是符 號，只考慮邏輯形式的有效推論。如此符合邏輯形式轉換的運算，對於計算機是 很簡單做到的。從GPS 的模型來看，人類思維能被假定成思考歷程就像是運用 邏輯形式的運算過程，由感官活動提供訊息，透過神經傳導，到中央系統處理，
再經由中央系統發出指令，產生肌肉活動的回應與訊息符號遞迴歷程，歷程中符 號由認知機制去記錄、編碼、儲存等等。就像是由認知實驗中嘗試讓受試者面對 一項問題，並請受試者大聲說出如何解決問題的歷程，使得解決問題的計算性假 定有了支持性證據19。換言之，我們部分的神經活動可由符號運算來模擬人類的 心理推論，而這裡提到的符號，指的是運算中的編碼，編碼可以用來代替或表徵 其他事物，具有指稱與取代對象的功能，就像是「英鎊」或是「￡」都可以代表 英國政府合法發行的貨幣。這些符號不僅具有指稱與取代對象的表徵功能，同時 也能結合其他的符號彼此串聯，創造出更多複雜的和無止境的符號體系。在符號 體系中，不論是數學系統、語言系統或是其他種類符號系統，串連符號的規定，
就像是語法規則、象棋規則等等，規範符號運作的組合方式。因此從符號的計算 性與表徵性來說，我們心理思想符號借用自然語言方式所表現出的思想語言
（Language of Thought）（Fodor, 1975）也能夠轉化成邏輯符號來運算，而思想是 心理活動的語言，心理推論涉及到心理語言的分解、合併、推論等等活動，而這 些活動的推動力，並不是來自於符號本身，就像是在紙上寫出的那些字，本身不
19 有人認為用計算方式類比腦部活動是不恰當的，是因為腦部神經傳遞中看不到任何符號運算，
然而這樣反對力道是相當薄弱的，從電腦運算中，硬體的計算也無法看到這些符號。而比較需要 考慮的是運算的描述可以有兩種層面，如對於水的描述可由微觀的分子結構或是宏觀的水的現象 描述，這兩種描述都是對的，兩種描述並不相互排斥。
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會產生推理變動；推動這些符號變動的是我們的神經活動，如電腦的電流，電流 根據規則運算，就像是我們的語言中的語法，讓這些符號進行轉換，那麼就有理 由宣稱心靈具有計算性。
從計算論點來看，認知科學專家任務之一是造出一台具有思考力機器人，將 腦的物理性類比成硬體，心智就是軟體，學習如同邏輯推演解決問題導向，找出 目的與方法之間的有效關係，例如在玩河內塔（tower of Hanoi）的遊戲20、象棋 等等都是可用符號運算方式說明解決問題的心理空間步驟，而且這種計算性有多 重可實現性，也就是說，除了人之外的生物，其他的生物也有心靈活動，甚至用 矽晶片製成的機器人，在計算表徵論的觀點下，也能具有心靈性質。
計算模式的心靈比起行為主義來說，至少開始探究心靈黑盒；標準認知的符 號本身具有表徵內容，並且這樣的表徵內容和環境之間的關係不具有固定的因果 性，兩者關係是隨意不固定的（Fodor, 1975），語句中的「玫瑰」本身只是線條 筆畫，只具有顏色、空間與線條的現象特質，而沒有真實花朵的質感、味道等等 性質，也可以用其他語詞替代。對於符號如何代替或表徵的問題，涉及到符號意 向性的功能討論，符號意向性是否為隨意性質的問題將在之後討論。
簡單的整理上述符號計算的說法，從符號、表徵、計算的模擬人類心智活動 中合理假定人的認知就是在探究心靈的符號計算與表徵方式，腦部功能在於神經 元的有效運作，具有規範性運作，從感官提供內容，經由腦的系統重新編組、拆 解、重組等等產生概念並對應到符號，符號的運作也減輕了認知負擔，不需要用 看到真實的玫瑰或是圖像上的玫瑰，只要使用到「玫瑰」即可。
把思考當作是解決問題的說法，確實也被當作是一種學習理論，學習表現建 立在目的與手段之間的有效性，如在先前提到的河內塔遊戲，遊戲有初始位置、
運作規則以及目的，這和某些日常生活解決問題的思考活動是一致的，從符號計
20 到 1970 年，有些研究者紀錄使用語言規約的方式解決問題，也就是在無法從觀察的過程中得 知受測者的心理狀態，受測者在實驗的過程中，需要將自己想的一個個步驟大聲說出，並且將這 些步驟形成解決問題的特定模式，這些問題的設計一開始的時候多數是遊戲或是謎語，河內塔也 是從這個想法發展出來的。
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算的主張中可以提出過去不關心的「黑盒子」，一點也不神秘；心智能力在人類 身上是由腦部運作出來的，但不一定只有人腦才能有心智能力，只要具有能夠符 號表徵的計算，就能產生心智現象。最具代表性的認知範例是涂林測試（Turing test），內容如下：
將具有計算性的電腦放在房內，不讓評審知道所面對的是真的人還是電腦。
然後由評審來提問，由於科技還不夠發達的緣故，為了避免因為電腦發出聲音而 使得評審知道所面對的是電腦，所以我們可以改用文字輸入與輸出的方式來進行 測試。如果評審無法辨別所給的答案是真人的答案或是電腦的答案，就表示這個 程式通過了涂林測試；如果評審能夠察覺那不是真人的答案，就不算通過測試。
（彭孟堯，2005: 120）
問題是從涂林測試建立出的計算模式，在認知現象的說明上到底能推演到多 遠？