我對(duì)認(rèn)知科學(xué)的興趣始于高中，當(dāng)時(shí)幼稚地嘗試編寫計(jì)算機(jī)程序，希望將拉丁語(yǔ)翻譯成英語(yǔ)。這個(gè)項(xiàng)目終沒(méi)有完成，但我卻因此讀了一些有關(guān)人工智能的文獻(xiàn)，這些文獻(xiàn)的核心就是將大腦視作機(jī)器的隱喻。
在我上大學(xué)期間，認(rèn)知科學(xué)開始發(fā)生巨大的轉(zhuǎn)變。在一本名為Parallel Distributed Processing（PDP）的兩卷本書中，David E. Rumelhart和James L. McClelland及其合作者（McClelland，Rumelhart & the PDP Research Group，1986；Rumelhart，McClelland & the PDP Research Group，1986）提出，人類的大腦并不像一臺(tái)計(jì)算機(jī)，這與我之前的理解不同。不過(guò)，研究人員偏愛他們所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或聯(lián)結(jié)主義模型。當(dāng)我設(shè)法找到一份暑期工作來(lái)做一些類似于PDP的人類記憶建模時(shí)，我立即被它吸引住了，并且感到非常興奮。盡管我的本科論文與PDP模型無(wú)關(guān)（我的本科論文和人類推理相關(guān)），但我一直對(duì)計(jì)算模型和認(rèn)知架構(gòu)的問(wèn)題很感興趣。
在尋找研究生項(xiàng)目時(shí)，我參加了Steven Pinker的一場(chǎng)精彩講座。他在講座中比較了PDP和符號(hào)加工對(duì)英語(yǔ)過(guò)去時(shí)的影響。那場(chǎng)講座使我確信，我需要去麻省理工學(xué)院（MIT）與Pinker合作。到MIT后不久，我和Pinker開始合作研究?jī)和�的過(guò)度規(guī)則化錯(cuò)誤（breaked、eated等）。被Pinker的熱情所感染，我開始思考英語(yǔ)不規(guī)則動(dòng)詞的細(xì)節(jié)之處。
除此之外，我們發(fā)現(xiàn)的結(jié)果與一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不符。當(dāng)我在講座中提出我們的成果時(shí)，我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)溝通上的問(wèn)題：不管我說(shuō)什么，人們都會(huì)認(rèn)為我反對(duì)各種形式的聯(lián)結(jié)主義。不管我如何強(qiáng)調(diào)我們的研究沒(méi)有碰到其他更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型，人們似乎總是想著Marcus是反聯(lián)結(jié)主義者。
我不是反聯(lián)結(jié)主義者，我只是反對(duì)某些聯(lián)結(jié)主義模型的特定子集。問(wèn)題在于，聯(lián)結(jié)主義這個(gè)術(shù)語(yǔ)已經(jīng)基本等同于一種特定的網(wǎng)絡(luò)模型，一種先天結(jié)構(gòu)很少的經(jīng)驗(yàn)主義模型，一種使用學(xué)習(xí)算法（如反向傳播）的模型。這不是可以建立的一類聯(lián)結(jié)主義模型，實(shí)際上，這甚至不是正在建立的一類聯(lián)結(jié)主義模型，但是由于這種網(wǎng)絡(luò)模型相當(dāng)激進(jìn)，因而持續(xù)吸引著大家的注意。
本書的主要目標(biāo)是說(shuō)服各位讀者：這類備受關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)模型在所有可能的模型中僅是冰山一角。我認(rèn)為，合適的認(rèn)知模型很有可能存在于一個(gè)不同的、探索較少的領(lǐng)域中。無(wú)論你是否認(rèn)同我的觀點(diǎn)，我都希望你至少看到探索更廣泛的可能模型的價(jià)值。聯(lián)結(jié)主義不僅僅需要反向傳播和經(jīng)驗(yàn)主義。從更廣泛的意義上講，它可以很好地幫助我們回答以下兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的問(wèn)題：大腦的基本構(gòu)建模塊是什么，以及如何在大腦中實(shí)現(xiàn)這些構(gòu)建模塊。
本書中所有的錯(cuò)誤都是我造成的，而大部分做對(duì)的事情應(yīng)該歸功于我的同事。在整個(gè)研究中，我感謝Steve Pinker，感謝他耐心的教導(dǎo)、不斷的鼓勵(lì)以及細(xì)致且發(fā)人深省的建議。還要感謝我的本科生導(dǎo)師Neil Stillings和Jay Garfield，在漢普郡學(xué)院的本科學(xué)習(xí)中，他們花了很多時(shí)間教我，而且他們對(duì)本書的早期草稿提出了出色的建議。
時(shí)間再往前推，我的任老師是我的父親Phil Marcus。雖然嚴(yán)格來(lái)說(shuō)他并不算是我的同事，但他經(jīng)常會(huì)與我討論一些重要的理論問(wèn)題，這些問(wèn)題有助于我厘清自己的想法。
自從我來(lái)到紐約大學(xué)，Susan Carey一直是我的非官方導(dǎo)師。我對(duì)Susan Carey以及其他為本書提出建議的人深表感謝。
還有許多同事對(duì)本書的早期版本提出了非常有幫助的建議，包括Iris Berent、Paul Bloom、Luca Bonatti、Chuck Clifton、Jay Garfield、Peter Gordon、Justin Halberda、Ray Jackendoff、Ken Livingston、Art Markman、John Morton、Mike Nitabach、Michael Spivey、Arnold Trehub、Virginia Valian和Zsófia Zvolenszky。Ned Block、Tecumseh Fitch、Cristina Sorrentino、Travis Williams和Fei Xu都對(duì)某些章節(jié)給出了鞭辟入里的評(píng)審意見，感謝他們的有益建議和對(duì)我所提出疑問(wèn)的耐心解答。感謝Benjamin Bly、Noam Chomsky、Harald Clahsen、Dan Dennett、Jeff Elman、Jerry Fodor、Randy Gallistel、Bob Hadley、Stephen Hanson、Todd Holmes、Keith Holyoak、John Hummel、Mark Johnson、Denis Mareschal、Brian McElree、Yuko Munakata、Mechiro Negishi、Randall OReilly、 Neal Perlmutter、Nava Rubin、Lokendra Shastri、Paul Smolensky、Liz Spelke、Ed Stein、Wendy Suzuki、Heather van der Lely和Sandy Waxman，以及我在UMass/Amherst（本項(xiàng)目于此開始）和紐約大學(xué)（本項(xiàng)目于此完成）的同事。還要感謝幫助我管理實(shí)驗(yàn)室的研究助手Shoba Bandi Rao和Keith Fernandes，以及所有參加了1999年春季我的認(rèn)知科學(xué)的計(jì)算模型研究生課程的學(xué)生。感謝MIT出版社，尤其是Amy Brand、Tom Stone和Deborah Cantor-Adams，他們?yōu)楸緯�的制作提供了幫助。感謝NIH Grant HD37059對(duì)本書后的準(zhǔn)備階段提供支持。
我的母親Molly可能對(duì)不規(guī)則動(dòng)詞或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有興趣，但她一直鼓勵(lì)我探索新知。她和我的朋友們，尤其是Tim、Zach、Todd、Neal和Ed，幫助我在整個(gè)項(xiàng)目過(guò)程中穩(wěn)步推進(jìn)。
后我希望感謝Zsófia Zvolenszky，把她放在后不僅僅是因?yàn)樽帜疙樞�，而是因�(yàn)閺奈议_始寫這本書的那一刻起，她就一直在激勵(lì)和啟發(fā)我。她的建議和愛讓本書變得更好，也讓我變得更快樂(lè)。我把這本書獻(xiàn)給她。