这是关于硬人工智能和软人工智能：硬人工智能的支持者在模拟人类认知工作方式的系统上工作，最终（假设）目标是复制它。这假定您知道认知是如何工作的，并且可能在您尝试复制它时会了解它。

另一方面，软人工智能只试图模仿结果。例如，Weizenbaum 的ELIZA显然就在这一边，因为它使用简单的模式匹配，并且不“理解”任何关于它正在进行的对话的内容。

显然，我们甚至不完全了解“理解”某事意味着什么，并且通过硬方法构建工作系统实际上是不可能的。因此，软人工智能更为常见，因为研究人员通常以他们的成果而不是他们的想法来衡量。据我所知，硬 AI 方法早已被抛弃。

由于当前的人工智能似乎以统计方法为主，我怀疑我们能否通过这种方式找到许多关于认知的有用信息。

一个有趣的旁注：在我看来，现代人工智能系统的能力已经脱离了人类的能力。一个三岁的孩子可以做一些复杂的人工智能系统不能做的事情，但在某些领域（国际象棋、翻译……）人工智能系统的能力超过了人类的能力。也许模仿确实不是接近人工智能的正确方法。