Краткое изложение аргументов в этом разделе

Обсуждение в этом разделе было несколько обширнее, чем мне бы хотелось, но мне кажется, что оно может быть кратко изложено следующим образом:

Возражение: Каузальность вычислительных объяснений является чистым фактом. Например, компьютеры управляют самолетами, а то, как они это делают, выражается посредством программы. Что могло бы быть еще более каузальным, чем это?

Ответ: Программа дает каузальное объяснение в следующем смысле. Существует соизмеримый класс физических систем такого рода, что схемы в этих системах позволяют нам закладывать (encode) информацию в физические свойства, внутренне присущие системе (примером являются уровни напряжения). И эти самые схемы, включающие преобразователи на входе и выходе системы, позволяют нам использовать любое звено этого соизмеримого класса соответствий для пилотирования самолета. Общедоступное использование этих схем упрощает приписывание вычислительной интерпретации (это не удивительно, ведь схемы были разработаны в коммерческих целях), но такие интерпретации все равно внутренне не присущи системам. Если объяснение ссылается на программу, то появляется необходимость в гомункуле.

Возражение: Да, но, допустим, мы могли бы обнаружить подобные схемы в мозге? Наличие таких внутренне присущих схем — это все, чего не хватает вычислительной когнитивной науке.

Ответ: Разумеется, вы можете обнаружить такие схемы. В мозге можно найти схем больше, чем кому-либо нужно. Но даже если бы мы ограничивали отбор схем, требуя адекватных каузальных связей и последующих контрфактических высказываний, отыскание такой схемы не объяснило бы нам то, что мы пытаемся объяснить. Мы не пытаемся выяснить, как внешний гомункул приписывает вычислительную интерпретацию процессам в мозге. Мы пытаемся объяснить наличие таких конкретных биологических явлений, как сознательное понимание предложения или сознательный зрительный опыт окружающего. Для такого объяснения необходимо понимание грубых физических процессов, производящих вышеуказанные явления.