在认知科学中，通常会提及心智、智能和认知这三个概念。我们对这三个概念加以区分。心智和人的大脑相对，用来指人的各种心理能力，如知觉、思维、理解等。智能指利用知识解决问题的心理能力，如判断、推理、想象等在新情况下能够做出反应的能力。认知由认知结构和认知过程组成，前者用来表示假设的心理实体组织，如短时记忆、长时记忆、图式等，后者是指以某种方式分析、转化或改变心理事件的一种操作，如记忆编码、思维、概念形成等。对认知的理解，主要从功能主义的角度，解释智能在人脑中是如何组织和工作的。

认知科学认为，认知的过程就是信息加工的过程，智能是一种遇到问题可以自行解决的能力，智能的基础是符号操作，即计算的过程。智能将系统外部的事件生成内部可识别的符号，智能通过对于符号排列重组的控制过程体现。基于此，符号加工系统是一切认知系统的本质，它通过各种规则的约束，进而形成具有特定语义解释的符号表达式。

认知科学对智能和知识的关系定义为：智能是知识的运用，知识是智能的体现。事实上，个体的知识结构决定其认知结构，是其以往经验和智慧的体现及发挥智能的基础。计算机科学认为智能是解决问题的能力，是知识提取和输出的过程。因此，他们提出了专家系统（expert system），这是一种以知识为核心的计算机处理系统。换言之，所谓智能系统，是指系统需要涵盖一定量的知识，且具备利用知识解决问题的能力。于是，知识工程（knowledge engineering）作为专门研究知识的学科，在计算机科学中应运而生。

心智是指人的全部精神活动，如思维、推理、意思等。心智计算（mind computation）是大脑通过知识加工，对心理符号的计算，也是目前智能科学研究的热点。因此，研究心智的可计算性的目的，是因为它是联系人类的精神活动与人工系统仿真的桥梁和纽带。心智的可计算性，为计算机提供了解释人类行为的理论基础。

萨加德（Thagard P）提出，“心智的计算表征理解”（computational representational understanding of mind，CRUM）为心智计算的纲领，他认为思维是一种计算，并采用计算比拟的方式描述和解释人类的知识习得和问题求解。他将心智比作计算机，依据CRUM的表述，如果计算机将人的心智等同于物理世界中的各种事物，并对其进行模拟计算，那么对思维最恰当的理解，是将其视为心智中的表征结构，以及在这些结构上操作的计算程序。心智的计算表征理解假定心智具有心理表征，类似数据结构，而计算程序类似算法。以上可总结为思维的表征性。基本思想可图解如图6所示。(www.daowen.com)

图6　心智计算理论的基本思想（P.Thagard，1996）

人脑是具有数理功能（mathematical function）的处理装置，称为可计算性（computability），它是由计算的实质（the nature of computing）决定的。计算的实质则取决于对计算机特性的理解。

美国学者J.Haugeland于20世纪80年代初提出认知主义（cognitivism）这一与心智相关的概念，其核心观点是现实世界具有可计算性（B.C.Smith，1999：153）。认知主义话语观通过世界可计算性这一切入点，描写和解释话语现象。世界与话语的关系可表述为：世界是话语底层的心理表征，通过语言表层映射到话语。就话语而言，世界是一种互相联系的认知性事物，它所体现的是话语在使用中所传递的知识，同语言使用者心智中储存的知识之间的一种关联作用。话语的可计算性取决于世界的可计算性，话语的理解过程即计算过程，体现了计算的三大要素：首先，通过注意手段输入话语信息，同时，进行知觉处理；其次，接近话语底层的信息（知识），并使之概念化；最后，将概念转换成符号格式，并使之流向语言表层，针对流向过程中的概念内容与结构进行管理。（陈忠华，2004：6-10）

人类的语言能力是大脑的一种认知处理能力。如果计算机具备了这种能力，那么就达到了计算机理解自然语言的最终目标。以上我们从认知的角度阐释了话语意义是如何计算的，下面我们从自然语言处理的角度讨论计算机处理知识信息的过程。