(3) 模块论。

受计算机编程和硬件模块的启发,福多于1983年提出认知功能的模块模型，认为人脑在结构和功能上都是由高度专门化并相对独立的模块组成，这些模块的复杂而巧妙的结合，是实现复杂精细认知功能的基础。20 世纪80年代末和90年代初，模块思想已发展为多功能系统理论，特别是在记忆研究中得到了较多学科的支持。

(4) 生态现实论。

1993年初在认知科学界掀起环境作用论和物理符号论的大论战，一批年轻的心理学家向人工智能大师西蒙提出了挑战。环境作用(situation action) 的观点认为认知决定于环境，发生在个体与环境的交互作用之中，而不是简单发生在每个人的头脑之中。

图灵的计算模型，回答了“什么是计算”的问题，奠定了整个计算机科学的基础。香农的通信数学原理，回答了“什么是信息”的问题，奠定了现代信息论的基础。陈霖总结近 40 年从事认知科学研究的经验，认为发展新一代人工智能的核心基础科学问题是“认知和计算的关系”。认知和计算的关系问题可以进一步具体化为 4 个方面的关系：

（1）认知的基本单元和计算的基本单元的关系。认知科学的大量实验事实表明，认知的基本单元不是计算的符号，不是信息的比特，而是一种整体性的“组块”（chunk）。

（2）认知神经表达的解剖结构和人工智能计算的体系结构的关系。大脑是由专司某种认知功能、结构和功能相对独立和分离的多个脑区组成的。这样的模块性结构，跟通用计算机的中心处理器和统一记忆存储器的计算体系结构是不相同的。

（3）认知涌现的特有精神活动现象和计算涌现的特有信息处理现象的关系。认知科学研究智力的产生，就是要揭示人类认知精神世界涌现的特有的现象。正如麦克莱兰（McClleland J L）认为人类认知最伟大的主要成就是认知涌现的现象，理解认知的涌现是对符号处理的认知计算理论的深远的挑战。

（4）认知的数学基础和计算的数学基础的关系。各个认知层次（包括知觉、注意、学习、记忆、数的认知、发展和进化、情绪、意识）的实验，一致支持“大范围首先”的认知基本单元的拓扑学定义。目前流行的基于计算概念的理论数学，不能满意地解释我们发现的诸多亟待解释的基本认知现象，如“大范围首先”、不变性的直接知觉、认知偏向、意识涌现，以及拓扑性质分辨等。发展适合描述认知的新的数学框架，包括“大范围首先”的数学基础。

由脑科学、认知科学、人工智能等学科构成的智能科学交叉学科研究，将会极大地推进认知科学的研究。智能科学研究智能的本质和实现技术。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究人脑智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学，在认知心理的层次来理解空前丰富的生物学层次的数据。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能, 实现机器智能。三门学科共同研究，探索智能科学的新概念、新理论、新方法，必将在21世纪共创辉煌。

21世纪，人类将在认知科学领域取得突破性进展，这是极大的机遇和挑战。我们要开拓创新，研究人类智能的本质和规律，探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程，在认知科学的层次来理解空前丰富的生物学数据。