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人类认知是（或可以理解为）一种计算形式，这一观点是认知科学的一个有用概念工具。这是认知科学作为一门多学科领域诞生时的一个基本假设，人工智能 (AI) 是其贡献领域之一。在此背景下，人工智能的一个概念是作为计算工具（框架、概念、形式主义、模型、证明、模拟等）的提供者，支持认知科学的理论构建。然而，当代人工智能领域已经将解释人类认知作为一种计算形式的理论可能性视为在事实计算系统中实现人类（类人或水平）认知的实际可行性；并且，该领域将这种实现视为短期内的必然性。然而，正如我们在此正式证明的那样，创建具有人类（类人或水平）认知的系统本质上是计算困难的。这意味着在短期内创建的任何事实人工智能系统充其量只是诱饵。当我们认为这些系统捕捉到了我们自身和思维的深层信息时，我们就会对自己和认知产生扭曲和贫乏的印象。换句话说，当前实践中的人工智能正在削弱我们对认知的理论理解，而不是推进和增强它。可以通过放弃当前对人工智能的主流观点并重新将人工智能作为认知科学的理论工具来补救这种情况。然而，在重新认识这种较旧的人工智能观念时，重要的是不要重复过去（和现在）的概念错误，正是这些错误让我们走到了今天。
重新将人工智能作为认知科学的理论工具
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