Итак, возвращаясь к истории Серла, давайте представим себе робота Chinese Room. Вы втиснуты в его центр управления, выполняющий все вычисления, необходимые для работы робота. Поскольку робот взаимодействует с окружающей средой, он может понимать мысли о ней. Возможно, он может знать, кто находится за дверью, потому что видит, кто находится за дверью. Таким образом, проблема с мысленным экспериментом Серла может заключаться в том, что оригинальная китайская комната просто не приспособлена для того, чтобы быть настоящим понимателем вещей. Понимание требует тщательного каузального взаимодействия с окружающей средой, а Китайская комната имеет только вербальное взаимодействие с носителями мандаринского языка, которые кормят ее письменными разговорными гамбитами. Китайская комната не имеет каузального интерактивного фона, необходимого для понимания любого из этих гамбитов. Это ответ робота на аргумент Серла. В нем есть определенный смысл. Дэвид, в конце концов, не Китайская комната. Он может понять, что с ним происходит, потому что он робот, а не болтун.
Но у Серла есть убедительный ответ на ответ робота. Допустим, мы превратим Китайскую комнату в робота и поместим вас в центр управления. Робот из Китайской комнаты наделен восприятием. Он может видеть, слышать и осязать окружающее пространство. Но это не значит, что вы можете делать эти вещи. Нельзя установить камеру снаружи робота Chinese Room и передавать вам изображение внешнего мира. Что вы будете делать с этими изображениями? Мы воспринимаем мир не потому, что у нас в голове сидит маленький человечек и смотрит телевизор, а потому, что это не робот, и не робот "Китайской комнаты". Изображения поступают в центр управления в виде информации, и эта информация должна быть представлена таким образом, чтобы вы могли следовать правилам, указывающим, что с ней делать. Но вот в чем загвоздка. Если информация поступает в комнату в таком виде, то нет никакой гарантии, что вы сможете ее расшифровать. Для вас она может выглядеть просто как еще большее количество неинтерпретированных загогулин. Это не мешает Вам отличать одни тильды от других. Вы способны идентифицировать уникальную форму каждого типа тильды-кваглы и узнавать ее заново всякий раз, когда она появляется, причем вы можете делать это, не зная, что представляют собой тильды-кваглы. Такую структуру информации философы называют "синтаксической структурой". Серл указывает на то, что информация будет поступать в центр управления робота в виде неинтерпретированного синтаксиса. Вы знаете, что делать с синтаксически структурированной информацией, благодаря всем правилам, спрятанным в картотеке. Но вы не знаете, как интерпретировать синтаксис. Вы не знаете, что он означает. Таким образом, мы можем легко представить себе (ну да, мы можем представить) робота из китайской комнаты, который эффективно выполняет свою работу, а вы, находясь в центре управления, помогаете ему, оставаясь в неведении.
Серл, похоже, прав. Превращение Китайской комнаты в робота Китайской комнаты не позволит нам избежать его аргументации. Конечно, это может помочь нам избежать его. Идея о том, что взаимодействие с окружающей средой необходимо для того, чтобы система искусственного интеллекта обрела понимание, весьма правдоподобна. Утверждение, которое мы делаем здесь от имени Серла, заключается лишь в том, что добавление функции робототехники в Китайскую комнату не обеспечит вам в центре управления понимания того, чем занимается робот в Китайской комнате. Если исходный аргумент "Китайская комната" работает, то соответствующий аргумент "робот Китайской комнаты" должен работать так же хорошо.