模式识别：计算机与人的大脑有什么不同

在列维和莫尼恩图谱的另一端，是并不能简单地归结为信息处理任务的规则或计算程序。根据他们的想法，这些任务只有借助人的能力才能进行模式识别。我们的大脑非常擅长接收通过感知而获取的信息，而且还能够对信息进行检索以利于模式识别，但我们却极不擅长描述或计算我们是如何这样做的，尤其是当大量快速变化的信息以一种非常快的速度出现时。正如著名哲学家迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）所观察到的：“我们知道的总是比告诉别人的要多。”如果以上说法成立，那么根据列维和莫尼恩的说法，这类任务是不能够计算机化的，必须由人类来完成。他们举了一个驾驶员驾驶汽车的例子来说明这个问题。正像他们写道的：

当驾驶员左转要违反信号灯时，他会面对一个由各种目标和声音组成的难以逾越的壁垒，包括迎面而来的车辆、交通信号灯、商店、广告牌、树木，以及交通警察。凭着他的驾驶知识，他必须准确地判断每一个目标的大小和位置，以及哪一个目标是危险的……卡车司机对自己所面临的情况要有一个整体的判断。但如果准确地把这种驾驶常识表述出来，并且以一种高度规则性的方式嵌入软件之中，从目前来看，是非常困难的……计算机是不能轻易代替人类的（尤其是像驾驶车辆这类的行为）。