丹尼尔·埃弗里特（Daniel L.Everett）：本特利大学艺术与科学院院长；语言学学者；著有《语言》（Language）
我们对认知了解得越多，越觉得人类思维是其他若干因素的交流平台，是我们的身体、情绪、文化和整个大脑的特殊功能混合作用后涌现的属性。西方哲学中最大的谬误之一，就是轻信了笛卡儿那句广为传颂的二元论名言“我思故我在”。这句话其实不比“我燃烧卡路里故我在”高明多少。正确的说法应该是：“因为我有一段人类进化的历史，所以能够思考‘我在’这个现实。”
“心智”一词，不过是我们还不理解思维过程时为其发明的占位符而已。我们越多地单独使用“心智”一词来指代思维过程，就越会暴露自己对思考理解的匮乏。这至少已经是神经人类学、情绪研究、具身认知、激进具身认知、双重继承理论、表观遗传学、神经哲学以及文化理论等领域中许多研究者的最新共识了。
例如，在德国波茨坦大学马丁·费希尔教授（Martin Fischer）的实验室中，研究者就在进行关于人的身体与数学推理能力关联性的有趣研究。在位于奈梅亨（Nijmegen）的马克斯·普朗克心理语言学研究所，斯蒂芬·莱文森（Stephen Levinson）的研究团队发现，文明能够影响人们的导航能力（这对多数物种而言都是至关重要的认知功能）。我个人则在自己的研究课题中寻找着文明对“心智暗物质”组成的影响。我说的“心智暗物质”是一套知识、方向感、偏见，以及深刻影响我们认知的思维模式组合。
假如人类的认知果真是一种从我们的身体、社交、情绪与数据处理能力的交集中涌现出来的属性，那么剥夺这些属性后的“智能”就与我们所熟知的“人类智能”概念几乎完全无关了。
我认同“人工智能”的说法，前提是我们心知肚明它只是人工的。将解决计算问题、下国际象棋、推理等概念与人类思维相比较，有点儿像将“空客320”的飞行与老鹰的飞行相比。诚然，二者都暂时摆脱了地心引力、都服从于这个世界的物理定律等，但它们的相似性也只有都能飞而已。鸟类飞行与飞机飞行不该被混为一谈。
说人工智能不是真正的智能，理由有很多。首先是对意义的理解。有些人宣称已经解决了这个问题，但事实并非如此。天才哲学家约翰·瑟尔（John Searle）多年前提出了“语义学问题”（semantics problem）：一台计算机，运行着能将英文翻译成中文的翻译程序，那为什么这台计算机却既不会说英文，也不会说中文？没有一台计算机能够学会人类语言，它们只是用于实现特定目标的数位与组合而已。
其次就是约翰·瑟尔称为“背景”，我称为“暗物质”，某些哲学家用“隐性知识”一词表达的问题。人类学会了在文化背景下进行推理。这里的“文化”指一个由不稳定的价值取舍、阶层式知识结构和社会职责组成的系统。我们能做到这一点，不只因为人类有借助经验施展出类似贝叶斯推论法的神奇能力，也要归功于人类的情绪、感性、本体感受和社会牵绊。计算机举目无亲，因此没有产生情感与意见的土壤。
计算机也许能解决许多问题。但它们不会爱，它们不会受到情绪的驱使而建立社会联系，它们没有浪漫。有一个火爆的想法，说的是我们某天能将自己的记忆上传到互联网并因此得到永生。这种想法堪称愚蠢——我们同时还得上传身体才行。在讨论人工智能时，有人提出我们应该对机器有朝一日控制人类感到恐惧。这不过是对宗教界的“灵魂”概念进行延伸，给它披上一层科学的外衣罢了。这种说法对真正理解“人工智能”有害无益。
当然，谁也没有资格说科学做不到什么。通过再造人类的身体、情感、社会角色和价值观，也许哪天人工智能就会变得不那么“人工”。但在那一天之前，“人工智能”仍然只会在真空吸尘器、计算器以及满嘴鸡毛蒜皮的卖萌机器人身上出现。
