1972年夏天，俄勒冈大学粒子物理专业的博士生侯世达，驾车横穿美国，每天晚上都在露营地思考问题，他思考的是“思考”本身——意识是“交叉反馈环”所形成的。有一天他给朋友写信，想把自己的思考整理一番，写下30页，他决定还是不要寄出这封信，而是完善自己的想法。7年之后，他写出了700页的《GEB》，这部处女作为35岁的侯世达赢得了1980年的普利策非虚构类作品奖。侯世达在这本书里说，人工智能研究不应执著于让机器解决人类的问题，而应关注对人类思想的理解——人脑如果是一个软件，要明白这个软件如何运行，最好的方法就是亲自写一遍。计算机非常灵活，足以模拟大脑奇怪复杂的思维，机器应该学会思考。
　　这本书轰动一时，但后来，人工智能领域的进展都不是侯世达所认可的“真正的人工智能”——能够参加益智竞赛的IBM超级电脑沃森，或者iPhone语音助手Siri——在侯世达看来都没什么意思。“深蓝下棋很厉害——又怎样呢？你能从中了解我们自己是怎么下棋的吗？你能从中知道卡斯帕罗夫是如何谋划和理解棋局的吗？”侯世达把那些研究都看成是旁门左道。“人们会把一些看起来很厉害的程序当作人工智能，但我知道它们和智能一点关系都没有，我完全不想和这种研究扯上关系。而且我也不理解为什么那么多人不这么想。”在过去的30年中，侯世达和他的学生都待在印第安纳大学的一个老房子里，要干的事情是：通过编写可以自己思考的程序来探索人类思考的方式。
　　当莱特兄弟和其他人停止模仿鸟类，开始学习空气动力学时，就是人类飞天梦实现的开端。斯图亚特罗素Stuart Russell和彼得诺维格Peter Norvig在他们所著的教材《人工智能——一种现代的方法》中是这么写的。人工智能也是在放弃了模仿人类之后才渐入佳境的。既然飞机不需要扇翅膀，计算机为什么要学会思考？罗素是伯克利大学的计算机科学教授，他说，网上所有搜索引擎公司的市值加起来有多少？大概四五千亿美元吧。而可以真正提取并理解所有搜索信息的搜索引擎的价值可以达到这个数字的十倍。
　　人工智能领域的研究者们当然明白侯世达想要达到的目标，但他们中的很多人认为，人生有限，为这个看起来毫无可能的目标费力气，还不如踏实做出一些实际的、有效的“程序”出来。现年68岁的侯世达用笔记本记录下自己的一万条“口误”，他收集这些东西是想搞清楚人们的潜意识是怎么运作的，他在新书《表象与本质》中写道，我们面临数不清的复杂交错的情形。要生存下去的话，就必须时刻在这混乱中寻求秩序。
　　计算机至今还无法识别一个手写的A。所以我们登录网站时，经常会填写“验证码”。在侯世达看来，要想知道所有的A有什么共同特点，就需要理解思维的流动本质，而这就是人类智慧的核心。认知就是识别，你会把几条线看作A，把一块木头看作一张桌子，把朋友的噘嘴看作是“酸葡萄”心理的表现，把一个年轻人的穿衣风格看作“新潮”。这就是所谓的理解。但理解到底是怎么运作的呢？侯世达和他的学生一直试图寻找答案，建立一个“思维基础机制的电脑模型”。
　　也許侯世达这个目标在他的有生之年难以实现，但我们会记住这个了不起的科学家。他的父亲是斯坦福大学物理系的教授，他从小就迷恋智力生活，他可以一天练习钢琴长达7个小时，会突然决定背诵1200行的《叶甫盖尼·奥涅金》，会花好几个月浸泡在法语里，或者编写电脑程序来生成无意义的故事；还会翻来覆去研究毕达哥拉斯定理的十几种证法。14岁那年，他最小的妹妹茉莉被确诊“大脑有严重障碍，无法理解语言”。从那之后，侯世达就着迷于大脑与事物之间的关系。那几磅重的灰质是如何决定我们的思维和自我的呢？