認知科學自興起以來，提出過多種革命性的理論，如在推理方面的紐威爾和西蒙的一般問題解決系統，在語言理解方面的奎連（Quillian）的語義網絡的命題式的知識表徵，在記憶領域的科洛斯里（Kosslyn）的心理象的模擬式的知識表徵，在注意領域的特瑞斯曼（Treisman）的特徵整合理論等。
這些理論對認知的理解和對人工智能的發展起到了強大的推動作用。當代認知科學研究積極吸收相關學科的新成果，不斷調整研究思路，在原有基礎上進行擴充和發展，表現出勃勃生機。特別是20世紀70年代以來，研究智能的哲學家和科學家們就“認知科學”做出了許多的重新認知，不過，這些認知似乎都沒有擺脫計算機與心靈的類比模式。
“認知科學被標準的描述為這樣一種新的研究分支：在對接收、存儲、表徵和處理‘信息’（甚或具有‘知識’）的系統——他們能被稱為‘智能的’——進行研究中，聯合心理學、人工智能、神經科學、哲學和語言學進行研究的分支。計算機和人腦被認為是這樣的智能系統的範式性例子，主要任務是解釋像感知、記憶、學習和智能行為這樣的認知過程在這樣的系統中是怎樣可能的。”
然而，隨著人工智能專家所提出的預期目標的部分失敗，認知科學對於人類智能的解釋也受到部分質疑。特別是近10年以來，大部分哲學家開始從認知科學的基礎理論入手質疑認知科學對於智能原理的揭示。事實上是，來自於心理學、認知科學、人工智能等領域的研究不僅沒有使人們徹底揭示智能的奧秘，相反，關於智能的部分基礎哲學問題遲遲得不到解決的現狀，還使人工智能的研究陷入了種種困惑之中，裹足不前。
研究智能的哲學家、心理學家、認知科學家、人工智能學家日益發現，在智能研究領域中，出現了諸多令人困擾的“熟悉的陌生地帶”。諸如究竟智能是什麼？智能的實現條件是什麼？如此等等問題依然懸而未決。持有不同的話語體系的智能研究專家不得不爭論不休。
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