由于时间的限制，只能举出两个例子。第一个是符号系统观念的形成。第二个是启发式搜索观念的形成。对于理解信息是如何加工的，以及智能是如何获得的，这两个概念有其深刻的意义。然而它们尚未达到对整个人工智能范围作出全面说明的程度，尽管在我们看来，它们在展示该部分计算机科学的基础知识性质方面是有用的。
- 符号和物理符号系统
已有的基础方面的计算机科学知识的成果之一，就是在较为基本的层次上对符号是什么作出了解释。这种解释是关于性质的科学命题，是由经验得出的，它的形成是长期的、渐进的。
符号是智能行动的根基，这无疑是人工智能最重要的论题。因此，它对于整个计算机科学来说，也是最重要的问题。因为所有信息都是为一些目的服务而由计算机加工的，而我们衡量一个系统的智能水平，是看它在面临任务环境所设置的种种变动、困难和复杂性时，达到规定目的的能力。当所完成的任务范围有限时，计算机科学在实现智能过程中的这一总的投入并不引人注目，因为这时可以准确地预见这一环境中的全部变动。当我们将计算机扩展到更为综合、复杂和知识密集型的任务中去时，亦即我们试图让它们作我们的代理者，能够独自处理自然界中的全部偶发事件时，它就变得较为醒目了。
5 作为经验探索的计算机科学：符号和搜索
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