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这个过程基本上是一样的：作用者是独立的心智，反馈自老师和直接经验而来，改善被
称为学习。确实，这正是塞缪尔电脑跳棋手的运作机制。不管就生物学而言还是就认知
学而言，一个适应性作用者都必须要利用这个世界告诉你的信息。
当然，下一个问题就是，怎样做到这个？荷兰德在BACH小组和伙伴们长时间地讨论
这个基本概念。但到最后只得出，有一个办法能确定这个概念：必须建立一个计算机模
拟的适应性作用者，就像他十五年前研究基因算法一样。
但不幸的是，他发现，到了1977年，人工智能主流知识已经不如1962年那么有助于
他了。到了1977年，人工智能的研究领域无疑已经取得了很大的进展。比如在斯坦福大
学，人工智能小组正在研制一系列被称为专家系统的极富成效的程序。专家系统能够模
拟专业知识，比如可以通过运作成百条规则来模拟一个医生：“如果病人患的是细菌感
染性脑膜炎，正在发高烧，那么也许是某种细菌感染。”该项研究已经引起了投资者的
兴趣和注意。
但荷兰德对于应用性研究并不感兴趣。他想要的是一个关于适应性作用者的基本理
论。从他的角度来看，这二十年来人类在人工智能领域取得进展的代价就是忽略了所有
重要的方面，从对学习的研究到对来自环境的反馈的研究都受到了忽略，在荷兰德看来，
反馈是最根本的问题。但除了像塞缪尔这样个别的人物之外，人工智能领域的人似乎都
认为，学习是可以放置一边，不忙应付的。他们以为可以待他们将对语言的理解、人类
问题解决法弄明白以后，或把对其他抽象推理问题的程序编完美后再来研究学习的问题。
专家系统的设计者们甚至还为此而感到骄傲。他们谈论“知识工程”，也就是和相关的
专家交谈几个月后，为新的专家系统制定出成百条规则，来回答：“在这种情况下你该
怎么办？在那种情况下你该怎么办？”这类的问题。
公平地说，就是知识工程师都不得不承认，如果程序真能够像人一样通过传授和经
验学到他们的专业知识，如果有人能想出来如何在应用这些软件时不至于像现在这么复
杂和麻烦的话，事情就会顺利得多了。但对荷兰德来说，这正是问题之所在。拿现存的
“学习模型”草草拼凑成一个软件解决不了任何问题。学习是认知的最根本的问题，正
如进化是生物学的最根本的问题一样。这意味着，学习的机制必须在一开始就投入到认
知建筑图纸中去，而不是到最后才被草率加入。荷兰德的理想模式仍然是赫伯式的神经
网络，其最重要的一点是，每一次思维的神经冲动都强化了其神经连接，从而使思考成
为可能。荷兰德确信，思考和学习只是大脑中同件事物的两个方面。他希望在他的适应
性作用者的研究中能抓住这个根本的问题。
但尽管如此，荷兰德却并不想再回过头去重做神经网络模拟。虽然从IBM701开始至
今已有二十五年了，但计算机的功能仍然没有强到能够按他想达到的规模做完整的赫伯
式的计算机模拟。在六十年代，神经网络研究在“视感控制”这个标题下确实有过一阵
短暂的小高潮。视感控制是视觉研究中专门用来识别特征的神经网络。但视感控制在赫
伯实际所言的细胞集合中是一个极其简化的版式。（即使在识别视觉特征上，视感控制
的功能也不强，这就是为什么视感控制已经不再受人重视的原因。）荷兰德对新一代的
神经网络系统也并不十分欣赏。新一代的神经网络系统于七十年代末期开始流行，而且
自此受到了很大关注。荷兰德说，这些系统比视感控制系统要先进些，但却仍然不能支
持细胞集合的研究。确实，大多数版本根本就没有共鸣。通过网络的信号瀑布只有从前
到后的单一走向。他说：“这些关联主义的网络在刺激／反馈行为方面和模型识别方面
的功能很强，但从总体上来说却忽略了内部反馈的需要。而内部反馈正是赫伯认为细胞
集合所不可或缺的。除了少数情况以外，神经网络研究人员基本上不在这个方面下功
夫。”
结果荷兰德决定自己设计一个杂交的模拟适应性作用者，把神经网络和专家系统的
长处相结合。为了加强计算机效率，他先用专家系统有名的“如果……则”规则开始入
手。但他是从神经网络角度采用这个规则的。
荷兰德说，事实上，在任何情况下都会有类似“如果……则”的规则。六十年代末，
在人们远还没听说过专家系统以前，基于规则的系统就已经作为人类用于认知的普通功
能的计算机而被卡内奇…麦伦一派的爱伦·纽威尔和赫伯特·西蒙介绍进计算机编程里
来了。纽威尔和西蒙把每一条规则都当作一个单一的知识包，或一个单一的技术组合。
比如“如果吱吱的叫声是来自一只鸟，那么吱吱叫的东西就有翅膀”，或“如果在扣留
你的反对者的人质还是扣留反对者的夫人之间选择，那就扣留反对者的夫人。”而且，
这些规则指出，当程序员用这种方式来表达知识时，这个规则就自动获得了认知的某种
绝妙的灵活性。根据条件采取行动的规则，即“如果情况是这样的，那就采取那种办
法”，意味着这样的系统不在一个固定的系列，比如FORTRAN或PASCAL的某些子程序中
运行。一条特定的规则只有在它的条件被满足后才会被激活，这样，它的反应对它所对
应的情况而言就是恰如其分的。确实，当一条规则被激活后，它很可能会引起全部规则
的连锁反应：“如果情况是A，就采取B措施”、“如果情况是B，就采取C措施”、“如
果情况是C，就采取D措施”，等等。大体上说，整个新的程序随着这一系列的连锁反应
而产生，并会按照所提出的问题给出完善的答案，与让人兴奋的游戏式的盲目而僵硬的
计算机行为相比，这才真的是智能系统所需要的机制。
另外，基于规则的系统对大脑的神经分布来说具有很大的意义。比如说，一条规则
就相当于计算机中赫伯式的细胞集合之一。他说：“用赫伯的理论来看，一个细胞集合
就是一个简单的声明：如果事件如此这般地发生，那么我就会被高速激发一阵子。”规
则的相互作用，伴随着一条规则激活后引起的对其他规则的整个连动，就像神经稠密相
关联的大脑的一个自然结果。“赫伯的每一个细胞集合都包含了大约一千个到一万个神
经元。”荷兰德说。“每一个神经元又有一千到一万个与其它神经元相连的突触。所以
每一个细胞集合就与其它许多细胞集合相互关联。”大体上说，激活一个细胞集合，就
等于在某种内部布告栏上张贴了一个布告，就会被大脑中大多数、或所有其他细胞集合
看到。“细胞集合295834108现在正在行动！”当这个布告一出现，那些与这个细胞集
合有适当关联的细胞集合就会被激发起来，并把自己的布告贴到布告栏上，这就引起了
不断重复的循环。
荷兰德说，纽威尔－西蒙式的基于规则的系统的内部组织与这个布告栏的比喻非常
接近。这个系统的内部数据结构就相当于这种布告栏，其中包含了一系列数字布告。然
后还有大量的规则，也就是计算机把上百、甚至上千的数字编码成自身的部分。当整个
系统处于运作状态时，每一条规则都经常扫描布告栏，搜寻符合自己“如果”条件的布
告。每当其中一条规则发现了符合自己条件的布告，它立刻就会张贴一条数据信息，来
续接“则”这部分。
荷兰德说：“假如把这个系统当作某种办公室，布告栏上有必须今天处理的备忘录，
每一条规则相当于办公室里的一张办公桌，负有处理某种特定的布告的责任。每一天开
始的时候，每一个办公桌都将自己负责处理的备忘录集中起来。到一天结束的时候，每
一张办公桌都将处理结果的备忘录再张贴到布告栏上。”当然，到了第二天早上又开始
重复这个循环。另外，有些备忘录是被探测器张贴上去的，以使这个系统保持与外界正
在发生的事件的联系。还有一些备忘录也许是被激活的效应器，也就是使系统能够影响
外部世界的子系统。荷兰德说，探测器和效应器相当于眼睛和肌肉的计算机机制。所以，
从原则上说，一个基于规则的系统很容易就�