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机器能否像人类一样思考和理解？此问题已困扰人工智能研究者多年。人工智能自从20世纪50年代诞生以来，便一直试图模拟人脑的表现，并假定计算机和人脑都只是信息加工机器。随着数字计算机的出现，该问题被进一步表述为，是否只要能运行适当的程序，计算机就可以思考和理解？对此的肯定回答被称为强人工智能立场，它源于纽厄尔（Allen Newell）和司马贺（Herbert Simon）等人工智能研究的先驱，他们认为智能存在于物理符号系统中。当塞尔（John Searle）提出中文房间论证以质疑该立场后，便引发了学界对意识、理解与计算本质等问题的反思。其后，哈纳德（Stevan Harnad）在此背景下提出了符号接地问题，并将其作为对更一般的计算主义立场的反驳，计算主义认为心理状态等价于与其实现无关的计算状态。塞尔后来也认为，中文房间论证同样适用于对计算主义的反驳。 
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