17世纪，帕斯卡和莱布尼茨设计了进行固定运算（加法和乘法）的机器。不过，这些机器没有存储器，用现在的术语来说，它不是可编程序的。

第一个构想出这种有巨大计算潜力的机器的人是个伦敦人，查尔斯·巴比奇（1792一1871），一个几乎像是从《匹克威克外传》中走出来的人物。巴比奇生前因为发起了一场让伦敦摆脱“街头讨厌的事”——主要是那些手摇风琴师——的运动而大名鼎鼎。那些喜欢惹他发火的讨厌的家伙，常常不分白天黑夜前来演奏小夜曲，于是他便火冒三丈地在街上驱赶他们。今天，我们公认他是一位超前了他的时代一百多年的人物：他不仅是现代计算机原理的发明者，而且还是第一个向噪音污染做斗争的人。

他的第一部机器“差分机”，可以用“差分法”算出许名种类的数学表。但是在制造出任何“差分机”模型之前，巴比奇迷恋上了一个更具有革命性的想法：那就是他的“分析机”。他相当不谦虚地写道：“我发明分析机的思维过程大概是人类曾经有过的最复杂和最令人困扰的历程。”同以前设计的机器不同，这种“分析机”带有存储器（记忆器）和“加工装置”（计算和做出判定的部件）。这些部件是把许许多多个复杂的带齿的圆柱形装置用令人难以置信的复杂方式啮合在一起。在巴比奇的想象中，数字打着转在加工装置里进进出出，受控于穿孔卡片中的程序一一这一想法来自雅卡提花机的启发，那是一种卡片控制的提花机，能织出惊人复杂的图案。巴比奇有一个出众的但命途至辦的朋友，女伯爵艾达·洛芙莱丝命妇（拜伦勋爵的女儿），她曾经富有诗意地评论说：“恰似雅卡提花机织出花朵和枝叶一般，分析机正织出代数的图案。”不幸的是，她错用了“正”字，因为那时还未造出分析机，巴比奇是怀着痛苦的失望辞世的。

洛芙菜丝命妇和巴比奇一样，深深地意识到随着分析机的发明，人类将可以产生机械化的智能。尤其是如果它能“自食其尾”（这是巴比奇用以描述当一部机器探进自己的内部，改变它内部所存储的程序时所产生的怪圈的说法）的话。在1842年的回忆录中她写道：分析机“除了数值的计算之外，可以进行其他的计算”。当巴比奇梦想着发明一种能下棋或玩九格棋游戏的自动机时，她建议把一个个的音与和弦编人他机器的旋转园柱体中，“这样就可以创作出精美的、符合科学的、要多复杂就有多复杂的曲子。”但是几乎在同时。她告诫道：“分析机没有创造性。它只会做我们知道如何去命令它执行的事情。”虽然她非常理解人工计算的力量，洛芙莱丝命妇对于人工生成智能是持怀疑态度的。但是，她深刻的洞察力允许她去梦想人类对电的驯服所能开发出的潜力吗？

到我们这个世纪，制造计算机的时代已经成熟，这些计算机超过了帕斯卡、莱布尼茨、巴比奇或洛芙莱丝命妇最大胆的梦想中的计算机。在20世纪30年代和40 年代，第一批“大电脑”被设计并制造出来了。它把原来彼此独立的三个领域综合在一起了。这三个领域是：关于公理化推理的理论、机械计算的研究和智能心理学。

这些年同样是计算机理论日新月异的年代。这些理论与数学有紧密的联系。事实上，哥德尔定理在计算理论中有其对应物，这是阿兰·图灵发现的。它揭示出了即便是在可以设想出来的性能最好的计算机中，也存在有不可避免的“漏洞”。带有讽刺意味的是，正当这些怪异的局限性被发现的时候，不断造出的真正的计算机的性能却越来越好，远远超出了他们的制造者的预见力。巴比奇曾经说过，假如他能在五百年后回到世界上进行一次为期三天的有向导的科学旅行，他将很愿意放弃他的余生。在他去世后仅一百年的今天，如果他能回来，看到当今新的机器以及它们出人意料的局限性，他会惊奇得说不出话来。

20世纪50 年代初期，机械化智能似乎已指日可待了，然而，在创造最终的真正的思维机器时，每跨跃一个障得都要产生一个新的障碍。目标的这种神秘的退避有什么深刻的原因吗？

谁也不知道非智能行为和智能行为之间的界限在哪里。事实上，认为存在明显界限也许是愚蠢的。但是智能的基本能力还是确定的，它们是：

对于情境有很灵活的反应；

充分利用机遇；

弄懂含糊不清或彼此矛盾的信息；

认次到一个情境中什么是重要的因素，什么是次要的；

在存在差异的情景之间能发现它们的相似处；

从那些由相似之处联系在一起的事物中找出差别；

用旧的概念综合出新的概念，把它们用新的方法组合起来;

提出全新的观念。

这里遇到了看起来像是悖论的东西。计算机的本性恰恰就是极不灵活、没有欲望、照章办事。尽管它们可能是速度很快的，它们仍然是无意识的东西。那么，如何能给需要智力的行为编出程序呢？这不是最最明显的自相矛盾吗？本书的一个主要论题就是讲这里根本不存在矛盾。本书（《哥德尔，艾舍尔，巴赫》）的一个主要目的就是鼓励每一个读者，直截了当地面对这个表面上看来是矛盾的东西，尝一尝它的滋味，摆弄摆弄，拆开来看看，沉浸于其中，以使读者最终得以重新认识存在于形式化的和非形式化的、有生命的和无生命的、灵活的和不灵活的事物之间的那些表面上看来不可逾越的鸿沟。

这便是人工智能所要研究的全部。人工智能工作的奇异之处就是试图将一长串严格形式化的规则放在一起，用这些规则教给不灵活的机器如何能灵活起来。

但是什么样的“规则”可能把握住我们想到的所有的智能行为呢？当然，一定是在各个不同的层次上有不同的规则。一定有许多“十分平常的”规则，一定有“元规则”修改“十分平常的”规则，而且有“元元规则”修改元规则，等等。智能的灵活性来自大量的不同规则和规则的层次。之所以一定有许许多多的在不同层次上的规则，是因为在生活中，生物面对着成千上万的完全不同类型的境况。在某些境况中，只存在要求“十分平常的”规则的刻板反应。有些境况是一些刻板境况的混合——这样，就需要决定要使用哪些“十分平常的”规则的规则。有些境况无法分类——那么，就一定要有发明新规则的规则……等等。无疑，包含着那些直接或间接地改变自己的规则的怪圈是智能的核心。有的时候人类思维的复杂性看起来是如此的巨大，以至于人们觉得对于“理解智能”这个问题没有什么解决办法一一人们觉得无法设想有某种规则可以控制生物的行为，即便所用的“规则”具有上述意义上的“多层次”。