폴 처칠랜드는 인지신경생물학과 연결주의 AI의 연구 성과로부터, 상태공간 표상이론을 제안하였다. 그 표상이론에 따르면 세계의 다양한 현상들에 대한 우리의 표상은 신경세포 또는 신경세포집단의 활동에 대응하는 위상 상태공간의 지점들로 재현될 수 있다. 그러한 표상 체계를 모의하는 연결주의 AI 신경망은 은닉유닛들 속에 우리가 세계를 인지할 의미론의 범주 체계를 담아내는 것으로 해석된다. 그러한 해석의 관점에 따르면, 신경망은 세계에 대한 범주체계를 은닉 유닛들이 갖는 위상 상태공간의 특정 지점이라고 주장한다. 그러나 포도와 르포르는 그러한 전망을 어둡게 본다. 그의 전망에 따르면, '차원의 개별화' 가능성, 내용 동일성의 '분석/종합 구분'의 측면, 그리고 '부차적 정보'에 따른 상태공간의 상이성 등을 고려할 때 새로운 표상이론은 의미론적 내용 동일성을 주장하기 어렵다. 그 상태공간 표상은 유사성의 기준을 전제하기 때문이다. 본 논문은 처칠랜드 표상이론의 제안과 포도와 르포르의 비판 중에 어느 것이 더 설득력을 갖는지 검토한다. 상태공간 표상이론에 대한 필자의 이해에 따르면, 인공 그물망은 학습알고리즘에 따라서 스스로 내용 유사성의 분별 기준을 조성한다. 이러한 근거에서 포도와 르포르의 지적은 처칠랜드 표상이론에 대한 적절한 공격이 되지 못한다. 또한 그 표상이론은 미래의 인공지능 시스템이 의식 이하의 수준에서 세계를 인지할 개념체계를 어떻게 담아낼 수 있을지 우리에게 이해를 제공한다. 따라서 우리는 앞으로 인지과학 연구의 초점을 무엇에 집중해야 할지도 전망할 수 있게 되었다.