我们通常将惩罚和奖励与教育过程联系起来。那些简单的儿童机器根据这些准则构建编程。这台机器必须如此构造——暨在惩罚信号发生之前不久发生的事件不太可能被重复，而奖励信号则增加了某些事件的重复频率。这些定义并不以机器方面的任何感觉为前提。对这些儿童机器，我已经做了一些实验，并且已经成功地教会了他一些事情，但是由于教学方法属于非正统的所以这些实验并不能算是真正意义上的成功。
惩罚和奖励只能算是教学过程的一部分。简单点儿讲，如果老师没有其他方法与学生沟通，那么学生所能接收到的信息不会超过惩罚和奖励应用的总数。当一个小孩已经学会背诵‘Casabianca’（注：一首诗歌）的时候，如果仅仅只是不断地通过‘二十个问题’的技巧让他学会的话！他确实会感到很痛苦，每一个‘NO’的回答对他来说都是打击（这段话，我其实并不太懂！个人理解，就是你让他背下来，然后，他背错了！你说‘NO，你错了！’；另外一种解释就是机器通过问你问题了解你需要他背出的内容，我觉得这样理解的话，就不只是二十个问题了！）。因此有必要寻找一些其他的‘非情绪化的’沟通技巧。如果上面这些可以实现的话，就可以通过惩罚和奖励来教授机器——服从某种语言下达的命令，例如：符号语言。这些命令通过‘非情绪化的’方式传送过去。使用这种语言将大大减少对惩罚和奖励的需求。
对于适用于儿童机器观点的见解可能有所不同，人们试着使它尽可能简单并与一般规则保持一致，或者可以拥有一个完整的“内置（built in）”逻辑推理系统。后一种情况下，store内存将在很大程度上被定义和一些规则主张占据。这些规则主张将会有各种各样的状态和身份，比如，良好的已经建立的事实、猜想、数学上的证明定理、作者的陈诉、具有命题逻辑形式但不具有置信度的表达。某些主张可以描述成‘imperatives（势在必行，个人理解：当下必须执行的！）’。机器构造时，应使那些被归为‘imperatives’的主张定义为已经建立的事实从而能够自动做出适当的反应。怎么形容‘imperatives’（当务之急）与‘well-established facts’（已经建立的事实）之间的关系呢？假设老师对这个机器说，‘立即去做作业！’，这就会导致“老师说‘立即去做作业’”被归入‘well-established facts’已经建立的事实中。另一个事实可能是，“老师说的都是真的！”，结合这些最终导致了imperative势在必行——暨这个命令必须被执行，‘立即去做作业’就被包括在已经建立的事实中了，并且根据机器的构造这可能意味着家庭作业已经开始了，而且效果也令人非常满意。
注：内置built in逻辑推理系统——>指在数字计算机上对儿童机器编程，而不必整个计算机逻辑系统去学习。（图灵那个时代可能还停在AI软件上，现在好多机器人都是嵌入式程序了！感觉现在的机器更高级点儿！）
前面很多地方一些解释不能替代原文的英文，因为大多数的英文都可以理解为特定场合下的专有名词，但是其他的场合下不需要，故此，这里着重解释一下！
well-established facts：良好的已经建立的事实，或者是已经建立的事实
conjectures：猜想
mathe-matically proved theorems：数学上的证明定理
statements given by an authority：作者的陈诉
expressions having the logical form of proposition but not beliefvalue：具有命题逻辑形式但不具有置信度的表达
imperatives：势在必行
有很多不足的地方，翻译的不对，请多指正！
（page 26——到第二十六页）