因此，系统就需要用某种自动搜索程序来发现它。欲建立这种搜索程序，我们就得为系统设计出一个低层次人工知觉能力以模拟康德的“感性”能力，并由此迅速检索与任务求解更为相关的表征形式；同时，让高层次的人工知觉能力（类似于康德的“知性”能力）实时地参与其中，构成高——低互动。换言之，无论是霍布斯—经典AI的道路，还是休谟—联结主义的道路，都无法引导我们设计出能够正确地建立起所需类比关系的系统。只有康德式的整合式策略，才是我们努力的方向。  

总结

笔者希望本文的讨论，能够带给读者以下三点启示。第一，看似新锐的“AI哲学”，其实并不是崭新的东西，而的确和西方哲学史有着密切的联系。从抽象的角度看，哲学思辨切入人工智能的方向主要有两个：其一，机器智能的实现是否先天可能？其二，怎样的心智理论才能够为机器智能的实现提供更好的参照系？而从本文的哲学史梳理结果来看，笛卡尔、莱布尼茨等哲学家实际上已经超越了自己时代的科学发展的限制，明确提出了第一个问题，并给予了其以否定性的应答（不过本文的讨论也已经表明了，他们的反机器智能的论证都是有问题的）。

而霍布斯则间接地肯定了机器智能的可能性。休谟和康德虽未正面谈论该问题，但是他们各自提供的心智理论，却分别构成了AI中的联结主义进路和“上下整合”进路的哲学前驱，并由此为上述第二个问题提供了答案。从某种意义上说，今日在英美方兴未艾的AI哲学，依然没有从根底上跳出这两个问题所规定的理路。由此看来，十七、十八世纪欧洲哲学家对于相关问题的前瞻能力，乃是令人惊异的。

第二，虽然经典的AI进路包含着对于数理模型的高度推崇，但同样推崇数理描述方式的“唯理派”哲学家，却往往对“机器智能”持有敌意。这是因为，对于“机器智能”的赞成不仅仅依赖于对于数理模型的推崇，而且还依赖于一种对于身心关系的唯物主义观点。但由于种种文化、宗教因素，唯理派哲学家往往在身心关系问题上持反唯物主义立场。从这个角度看，近代唯理派和经典AI之间的亲缘关系，并没有一些论者（如德瑞福斯在其《计算机依然不能做什么？》）所说的那么强。

第三，作为十七、十八世纪欧洲哲学的集大成者，康德虽没有直接讨论过机器智能的可实现问题，但是他的心智理论对于AI的启发意义却依然不容小觑。此理论的要点就是把“从上至下”和“自下而上”的两个认知进路加以打通，将其整合在一个更大的心智模型里。笔者认为，这种整合式的进路要比单纯的“自下而上”进路或“从上至下”进路更具有解释力，因此应当是未来AI建模的一个主要参照模式。

但如何把这种哲学启发转化为更具体的编程工作，却会面临着一个巨大的理论—技术障碍，即如何把系统所在的非数理化的实际工作环境加以实时的数字化模拟（这种模拟必须由系统自己完成，而不能由程序员事先输入）总之，更艰巨的任务还在等待AI专家们去完成。

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