1. 作者的寫作思路
本書是建立在對心智的理解採用表徵與計算的方式。對心智表徵-計算的理解方式是與計算機的本質相聯絡。計算機本質上是乙個符號系統，符號系統包含兩個部分，乙個是符號，另乙個是建立在符號上的操作。對心智採用表徵-計算的方式理解，很容易與計算機建立起模擬關係。同時人們在探索人工智慧領域採用表徵-計算方式已經取得了無數輝煌的成就，故表徵-計算式現在研究的主流方法。
本書的有兩個部分組成，前八章主要是回顧認知科學發展到現在所出現的，並取得了一定成就的表徵方式。同時從該表徵方式的計算力、心裡學合理性、神經學合理性、實踐上的可用性進行論述。表徵的計算力主要包括：問題求解、學習、語言三個方面。
第九章到第十二章主要回答人們對表徵-計算方式的質疑。因為在探尋心智中，表徵-計算有很多侷限性，例如情緒和意識如何表徵，能不能表徵。
2. 關於計算機這個領域知道了什麼
a) 深入了我對人工智慧發展歷史的掌握
麥卡錫是以形式邏輯為基礎探索人工智慧的領頭人。
20世紀60年代，紐威爾和西蒙依據規則來說明人類的智慧型。
70年代，明斯基提出類似於概念的框架的知識表達形式，同時其他學者提出了程式、指令碼等類似的結構。
80年代，研究集中與模擬推理，也稱作基於案例推理。
同為80年代，最激動人心的莫過於神經網路模型的提出。
b) 認識到了計算機的本質-符號系統
c) 分布式人工智慧是人工智慧的乙個新的分支，研究擁有不同型別知識庫的計算機怎樣連線並進行合作。
試想有四台不同的計算機，分別執行基於邏輯、規則、模擬和分布式表徵的專家系統，它們能夠共同工作，克服交流上的困難，並且產生出勝過單個系統能力的專家系統。
3. 關於思維方式知道了什麼
a) 規劃
b) 決策
c) 解釋
d) 模擬、匹配
e) 歸納概括
歸納廣義：覆蓋了除演繹推理以外，任何引入了不確定性的推理
歸納狹義：從個別事件中得出普遍性結論。
逆推（形成解釋性假說）是廣義的歸納而非狹義的。
歸納可以由事例來形成，同樣也可以由規則來形成。這句話是說歸納並不總是由具體的事情進行抽象，也可以是抽象的一些規則進行組合產生。
f) 特殊化
將一條規則或抽象的想法應用到乙個具體的個例上。
g) 表象
從亞里斯多德到笛卡爾和洛克，都認為類似圖畫的表象是人類思維的乙個本質部分。表象不僅包括視覺，還有非視覺表象，如：嗅覺、觸覺、聽覺等。
4. 關於心智知道了什麼
二元論、還原式唯物論、排除式唯物論和功能主義是目前心智哲學中曾經走紅的哲學主張。
5. 關於動力學系統知道了什麼，基本的概念。
6. 重要的問題及摘抄
a) 溫諾格拉德和弗洛爾斯提出人工智慧的正統路線是不可能成功的，因為我們不可能表徵作為人類各種能力基礎的大量的背景資訊。
兩種途徑：
1. 表徵與特定思維、計算相關的背景資訊
2. 建立類似cyc系統（該系統試圖編制大量的常識性知識，最為諸多領域的智慧型行為的基礎）
b) 在人的記憶（以及計算機的資料庫）裡有大量的資訊，所以要提出所有那些僅與當前任務相關的資訊是乙個心理學和計算上都相當困難的問題。如果將模擬的目的作為任務約束之一，這一找尋模擬體並將其應用於目標模擬體的任務，就會變得容易些。
c) 表徵要具有社會性方面的可用性，就必須有個人之間的操作過程來促使表徵能從乙個人傳遞到另乙個人。
d) 教學不僅僅是要把資訊填進學生的腦袋裡，而是要把特定的表徵系統傳給學生。
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