在結束這段關於電腦的插曲之前，丹尼特（Daniel Dennett）想再引入一組有用的概念：原始碼（source code）、註解（comments） 與 目的碼（object code）。這些概念對於後續理解「意義如何棲身於大腦中」有重要應用。

處理難題之前，先仔細研究一個簡單到不能再簡單的例子，往往是明智的做法——先在小事上把概念抓穩，再去挑戰真正燒腦的問題。

在人工智慧領域，這類刻意簡化的例子有個好聽的名字：玩具問題（toy problems）。先解掉玩具問題，再去對付棘手的真實世界大問題。

以下是一個為了簡化而虛構、但其餘部分都相當寫實的故事：人類電梯操作員是如何被電腦晶片取代的。

從人類操作員到規則書#

在丹尼特年輕時，電梯裡有專職操作員，工作就是整天上上下下、停在正確樓層讓乘客進出。早期他們要操作一個古怪的把手，順時針或逆時針轉動來讓電梯升降，還得靠技巧把電梯停在恰好對齊的高度。

• 乘客進出時常得往上或往下跨一兩吋，操作員總會提醒大家小心。
• 他們有一大堆規則：什麼時候該說什麼、先去哪一層、怎麼開門等等。
• 訓練的內容就是背熟規則，然後不斷練習，直到照規則行動成為第二天性。

這套規則是多年設計過程中經過無數微調與改良而逐漸成形的。假設這個過程大致已經定案，產出了一本理想規則書。它運作得極好：任何人只要完全照規則走，就是一位優秀的電梯操作員。

程式設計師接手規則書#

現在想像一下：當一個簡單的電腦程式有能力接手操作員的所有控制任務時，會發生什麼事。

現實中這是漸進發生的——各種自動機械裝置陸續把較需技巧的任務從操作員手中接走。但這裡我們假設電梯是「一步到位」，直接從人類操作員跳到全電腦控制。

電梯製造商找來一組軟體工程師，把人類操作員一直遵循的規則書交給他們：「這是我們想要的性能規格，寫一個能像最好的操作員一樣遵守書中所有規則的程式，我們就滿意了。」

程式設計師逐條讀規則書，列出所有必須採取的動作，以及這些動作被規定或被禁止的條件。過程中他們可以順手清理規則書裡的雜亂之處：

• 例如裝上感測器確保電梯永遠停在完全對齊的高度後，就能刪掉那條要操作員喊「請往上一步／請往下一步」的規則。
• 但可能保留一段簡單的錄音：「◯ 樓到了，請小心腳步。」

接著他們寫出程式草稿，用的通常是所謂的虛擬碼（pseudo-code）——一種介於日常人類語言與更嚴格的原始碼之間的混種語言。一行虛擬碼可能長這樣：

if callfloor > currentfloor, then
    ASCEND until callfloor = currentfloor and STOP;
    OPENDOOR. WAIT. . . .

原始碼、註解與編譯器#

一旦虛擬碼裡的計畫清楚了、看起來確實是想要的東西，就能把它翻譯成原始碼——一套嚴謹得多、結構化得多的操作系統，包含各種術語定義：變數、副程式等等。

人類仍能相當輕鬆地讀懂原始碼（畢竟原始碼是人寫的），所以規則書裡的規則與術語其實仍明白地表現在原始碼中，只要你知道怎麼找。有兩個特徵讓這件事更容易：

• 變數與操作的命名通常直接把意思寫在臉上（如 callfloor、weightsum、TELLFLOOR）。
• 程式設計師可以在原始碼中加入註解——寫給其他人類讀者看的括號說明，交代這段程式當初的意圖與各部分該做什麼。

寫程式時，隨手替自己加註解是明智的。你很容易忘記某行程式碼原本以為在做什麼；日後回頭修正錯誤時，這些註解非常有用。

原始碼必須依嚴格語法仔細撰寫，每個元素都在對的位置、所有標點都在對的順序，因為它要餵給編譯器（compiler）。編譯器把原始碼翻譯成機器（或虛擬機器）能執行的一連串基本操作，也就是目的碼。

編譯器不能被要求去「猜」程式設計師的意思；原始碼必須告訴編譯器確切要執行哪些操作。不過，執行這些任務的方式可以有很多種，編譯器會依情況找出有效率的做法。

有些編譯器就是比別的好。把同一份原始碼餵給兩個不同編譯器，其中一個產出的目的碼可能跑得明顯比另一個快。

燒進晶片，取代一個真人#

編譯器產出目的碼後，就能由（虛擬）機器執行——它是一個可執行檔，檔名通常帶著「.exe」後綴。它可能需要好幾輪除錯（回到原始碼調整、再重新編譯……），但最終會成為一個「完成」的產品。

這份目的碼可以被「燒錄」進一顆小晶片上的 ROM，晶片裡是一台萬用機器（Universal machine），上面還能疊加任意數量的虛擬機器。裝進電梯時，要把輸入端接上各種轉換器（按鈕訊號、地板量測乘客總重的秤、其他零件），再把輸出端接上作動器（開關門、升降車廂的馬達、更新顯示、播放錄音）。

如此，一台機器取代了一個真實的人類——不是比喻性的小矮人（homunculus）。而且這台機器遵循和人類操作員相同的規則。

「差不多」遵循規則的中間地帶#

它真的遵循相同規則嗎？真的嗎？好吧，其實不是。它是差不多（sorta） 遵循相同的規則。

這是一個很好的中間案例，介於兩個極端之間：

• 一端是背熟規則的人類——她在心智中確實表徵了、並會查閱那些支配她行為的規則。
• 另一端是行星——它們的軌道被方程式優雅地描述，行星「遵守」這些方程式，但它們心中並沒有任何規則。

我們人類也常常處在這個中間層。當我們透過練習把一套明確規則內化或例行化之後，可能就把規則本身丟掉、甚至忘掉了（例如英文拼字口訣「i 在 e 之前，除非跟在 c 之後……」）。

更進一步，我們甚至能「差不多遵循」那些至今仍未被明確、除錯完成的規則——例如英文文法規則，它至今仍讓語言學家傷透腦筋。

換成本例的說法：今天的語言學家還在苦苦掙扎，想寫出「說好英語」的規則書；而每個十歲的英語母語者，卻早已在腦中安裝並除錯了一套相當不錯的「英語虛擬機（EVM）」目的碼。

丹尼特的同事雷·傑肯道夫（Ray Jackendoff, 1993）稱此為語言學習的悖論（paradox of language learning）：孩童毫不費力地吸收並遵循文法規則，而專業語言學家卻還在琢磨該怎麼把這些規則表達出來。

大腦是「未加註解的程式碼」#

在離開這個例子前，注意一件事：原始碼中那些幫設計者追蹤各部分用途的註解，在打造我們大腦的設計過程中完全沒有對應物。

當天擇（natural selection）在我們腦中安裝各種功能結構時，這就像是未加註解的程式碼——它存在是有原因的，但那個原因並沒有以任何標籤或說明表徵在結構之中（反正大腦也讀不懂）。

發育與學習過程中的種種調整，同樣有著未被註解、未被宣告的理由。我們就像那些語言學家一樣，仍在努力逆向工程這一切「規則」與「程序」。

這項任務比「為了還原原始碼（扣掉註解）而逆向工程目的碼」還要更難——但原則上，它是做得到的。