凯文·斯莱文（Kevin Slavin）：MIT媒体艺术及科学教授，媒体实验室“玩耍系统”团队（Playful Systems group）创始人
谁才真正说了算？
是一只鸡的大脑，还是二进制编码？
谁知道下一步我要下在哪里？X还是O？
20世纪80年代，纽约市唐人街的莫特街（Matt）和鲍厄里街（Bowery）有一家叫“唐人街集市”的街机厅总是人满为患。在“吃豆人”（Pac-Man）和“小蜜蜂”街机的后边，有一台你在别处绝对找不到的机器：井字棋鸡。
这是唯一一台“部分有机”的机器、唯一一台里边住着一只活鸡的机器。我只知道，这只鸡玩井字棋的水平足以和任何人类打个平手。人类棋手需要通过控制开关来输入下一步，而那只鸡则直接走向笼中荧光棋盘上的空位（棋盘上显示了双方的走步）。
当我在翘高中的三角函数课时，不止一次站在这只鸡的面前，好奇这里边的一切是怎么运行的。笼子里没有任何明显的正面激励（比如米粒），所以我只能猜测笼子里有负面惩罚（比如走到错误的格子上会遭轻微电击）来引导那只鸡走向至少能够打到平手的位置。
当我思考思维机器的时候，我想起了那只鸡。如果唐人街集市推出的是“井字棋电脑”街机，估计它的吸引力连高中的三角函数课都不如，更别提“吃豆人”游戏了。就连最基础的计算机都能胜任这款游戏，这是个既广为人知又老生常谈的事实。这也是为什么我们都被那只鸡“俘虏”的原因。
最神奇的地方在于，我们对一只会思考的鸡的想象，和在2015年想象一台思维机器的神奇是一样的。但假如这只鸡不用思考井字棋也照样能玩得很好，我们为什么一定要说计算机玩井字棋的时候在思考呢？
这种说法很诱人，因为我们给自己的大脑建立了一种模型：电流在神经网络中穿梭——这和我们建造机器时的模型不谋而合。这种对等性可能会，也可能不会被证明是方便我们理解的事实。但无论如何，让我们感觉它在思考的，不仅仅是它的计算能力，还有一种仿佛里面还有其他猫腻的直觉。奇怪的是，到了2015年，反而是机器在犯错，人类必须解释这些错误。
当理性让我们失望的时候，我们会转向非理性，而正是这些非理性的部分让我们记住了大部分的思考。物理学家大卫·多伊奇（David Deutsch）建议，建造一个能够分辨“机器提供的答案”与“人类需要的解释”的框架。我相信对于可预见的未来而言，当我们“需要解释”的时候，仍将向生物学组织寻求答案。这不仅是因为大脑更加胜任这类任务，也因为这些不是机器所追求的。
输给计算机我们会感到很烦，输给一只鸡却会感到很兴奋，因为我们隐约中知道鸡更像我们的同类——至少和它脚下的电子栅格比是如此。只要思维机器还缺少象征性的肢体，缺少一只鸡那样的不确定性，计算机就只能继续做它们一直擅长做的事情：提供答案。同时，只要生活还不仅仅是寻找答案，人类（对了，还有鸡）就不会改变这一现状。
