什么是智能？
什么是智能？它是否只存在于人脑中，而不是存在于计算机中。一个6岁的小孩可以在河边自由跑动，但是即便是最先进的机器人也只能笨拙地走动；一个3岁小孩所掌握的语言能力是最好的计算机所不能及的；我们能在1秒内准确识别出猫或者狗，但是超级计算机却做不到。目前大部分人工智能试图将计算机像人类大脑那样工作，具有人类大脑的神经网络，像人脑那样去思考和运算，但是到目前为止依然离我们想要的结果相差甚远。是否意味着，我们在错误的道路上越走越远？人脑和计算机的工作原理是否天然就存在着本质的差别？
作者1979年从康奈尔大学毕业，毕业后进入了英特尔公司工作，但是一开始的工作并不顺利，作者逐渐对人脑结构和人工智能非常感兴趣，并试图加入MIT人类智能实验室，但是被拒绝之后，作者开始着手自己研究，他一开始似乎意识到，计算机和人脑的工作原理完全不同，计算机有中央处理器，而人脑没有中心，是一个网状结构，计算机的运行是高度精确的，但是人脑是可以容忍错误的。它们之间存在着很多本质的运行原理的差别。尽管普遍的人工智能提出的理论是：计算机能模拟整个大脑，一台计算机可以模拟所有的神经元和它们之间的连接，一旦这个神经网络形成，那么计算机将真正具有智能。但是作者却得出了相反的结论：人工智能领域的研究或许能产生很多有用的产品，但是他们不可能建造出真正意义上的智能机器。
在离开了英特尔后，作者加入了一家硅谷的初创公司，该公司发明了第一台笔记本电脑，在哪里作者发明了以自己命名的编程语言：GridTask，作者随后的职业生涯也发展顺利，但是他仍然摆脱不了对大脑和智能机器的好奇心和热情，因此依然决定离职全身心开始研究人工智能。
神经网络的缺陷
从1956年人类首次提出“人工智能”以来，人类就致力于赋予机器智能，在这个过程中，我们发明了文字处理器、数据库、视频游戏、互联网、手机和逼真的电脑动画等等。但是真正的智能还是离我们遥遥无期。作者认为，要创造智能，就要理解大脑，必须要回到大脑的研究中，尤其是大脑的智力的来源“新皮层”的研究。理解大脑内部的智能是如何产生的。
1986年，作者拿到了加州大学在伯克利分校的研究生学习机会，在那里他研究了上百篇科学论文和大量解剖学、生理学、哲学和语言学方面的科学论文。在20世纪80年代随着神经网络的提出，人工智能向前迈进了一大步。神经网络和人脑工作原理类似，它没有中央处理器（CPU），也不需要存储，整个网络中的知识和记忆都分散在连接上的各个节点中。但作者很快意识到，这样的神经网络依然存在3个致命缺陷。
1：大脑功能会考虑时间因素，大脑的处理是连续不断的。而且会根据实际情况进行不断调整。
2：大脑工作原理中，反馈连接非常重要，大脑接收信息后反馈的数量要比接收的多出10倍。而神经网络工作时，信息只会向一个方向传递。
3：大脑的物理结构是不断重复的层级结构，而基于计算机的神经网络却不是。
作者认为，80年代之后很长一段时间的人工智能科学家们对人工智能和神经网络的理解都陷入了“智能等同于行为”的怪圈，认为智能一定要通过行为表现出来，但是即便一个人躺在黑暗中一动不动，没有任何输出和行为，他的大脑也是可以在高速运转的。
20世纪90年代，这10年被称之为“大脑研究的十年”，当时最受欢迎的技术之一就是核磁共振成像技术，可以拍摄出人类大脑活动的图像，但是它不能记录快速的变化。
从直觉上看，一个智能系统的衡量标准显然是智能的行为。但作者认为正是这种直觉让我们没有看到正确的答案。就像哥白尼之前的天文学家错误地认为地球是固定不动，处于宇宙的中心一样荒谬。所以作者认为不能淹没在细节的海洋中，应该转换研究的角度去思考。
许多哲学家和心理学家认为，思维和大脑的关系就像是软件和硬件的关系，我们的思维可以存在于任何类似大脑的硬件中，就像很多软件是可以跨平台运行的一样，因此从这个角度，理解了大脑也并不能帮助我们理解思维。所以人工智能中，只在行为上跟人相同显然是不够的，我们需要在思维层面产生智能，即像人一样去思考。
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