20世纪60年代，在美国麻省理工学院的人工智能实验室内，“建设者”化身成一套计算机程序。我与我的合作者西蒙·派珀特一直想用一只机械手、一只电视眼以及一台计算机组合成一个机器人，让它可以用儿童积木进行建构。我们和我们的学生用了几年的时间来开发移动、看见、抓住以及制造“建设者”智能组所需的几百个小程序。我倾向于认为这个项目让我们有机会一窥儿童在学习如何“玩”简单的玩具时，思维中一些特定的部分。这个项目留给我们一些疑问，那就是：就算有上千种微小技能，是否就足以让儿童在小桶里填满沙子？这种经验启发我们对思维领域产生了许多理念，这是我们以往所学的心理学知识无法做到的。

要做这些先驱实验，我们首先要制作一只机械“手”，还要在它的指尖上配备压力和触觉传感器。之后还要把一台电视摄像机与我们的电脑相连，并且写出一些计算机程序让“眼睛”可以辨认积木的边缘。这只“眼睛”还得能识别出自身的“手”。开始时那些程序运行得并不顺利，于是我们增加了更多的程序，利用手指的触觉来确认事物确实在视觉所呈现的位置上。不过还是需要其他的程序让计算机可把“手”从一个地方移动到另一个地方，并且通过“眼睛”看到没有东西挡住去路。我们还需要写更高层级的程序，让机器人可以用来计划将要做什么——还有更多的程序来确认这些计划真的会被执行。要让所有这些事都能可靠运行，我们需要程序在每一步都（再次通过“眼睛”和“手”）确认所有思维中所计划的事确实在外部发生了，或者修正所发生的错误。

在尝试让机器人可以工作的过程中，我们发现许多日常问题比成年人认为困难的那些问题、谜题和游戏复杂得多。在这个积木的世界中，当我们被迫比平常更小心地进行观察时，在每个环节都会发现大量意想不到的因素让问题变得更复杂。比如一个看起来很简单的问题：不要使用已经放进塔中的积木。对一个人来说，这看起来就是一个简单的常识：“如果一个物体已经用于实现一个旧目标，就不要在实现新目标时再使用这个物体。”没有人准确地知道这一点在人类的思维中是怎样实现的。很明显，我们根据经验可以识别出在哪些情境下容易遇到难题，长大后，我们学会了提前计划来避免此类冲突。什么样的策略最值得一试？哪些又能帮助我们避免最可怕的错误？在我们预期、想象、计划、预测和预防的过程中，肯定涉及了成千上万甚至是上百万个小程序，但这些程序太自动化了，所以我们把它当成了“普通的常识”。然而，如果思维如此复杂，是什么让它看起来这么简单呢？对于我们的思维能使用这么复杂的机器，开始时我们可能觉得不可思议，不过后来就不会去想它了。

一般而言，思维最擅长的事都是我们很少觉察的事。

通常都是其他系统开始失灵的时候，我们才会调用一些特殊的智能组，也就是与“意识”相关的智能组。相应地，我们对运行不佳的简单程序会更有意识，对于没有瑕疵的复杂程序反而意识不多。这表明我们不能对所做的事哪些比较简单、哪些比较复杂做即兴的评判。大多数情况下，思维的每一部分只能感觉出其他部分在完成自己工作时的安静程度。