提供了不可或缺的部分。
这个链条的第一个步骤是由图灵创立的，它是由理论方面的兴趣推动的，但是其他各步都深深地植根于经验。我们始终受到计算机本身进展的引导。存储程序原理出自电子数字积分计算机的经验。表处理方法出自构造智能程序的尝试，随机存取存储装置的出现使它受到启发，它为编址的指称符号提供了一个明显的物理实现方式。LISP语言则来自表处理方面不断发展的经验。
证据
我们的假设是：物理符号系统具备智能行动的能力，同时一般智能行动也需要物理符号系统。现在我们来看看这一假设的证据。该假设是经验的概括，而不是定理。我们不知道有什么方法可以在纯逻辑的基础上证明符号系统与智能之间的联系。既然缺乏这样的证明，就必须看一看事实了。然而我们的主要目的并不是审视这一证据的细节，而是运用我们掌握的例子来说明这一命题：计算机科学是一个经验探索的领域。因此，我们仅打算指明存在着何种证据，并指明检验过程的一般性质。
到50)年代中期，物理符号系统观念已基本上具有目前的形式，我们还可以溯源至人工智能作为计算机科学直接分支的成长时代。从那时起，20)年来的工作已展示出逐渐积累起来的经验证据，主要有两种类型。第一种着重说明物理符号系统对于产生智能的充分性，并试图构造和检验具有这种能力的特定系统。第二种证据着重说明，凡表现出智能的地方，具有物理符号系统的必要性。它以人为起点，因为这是我们最了解的智能系统，并试图弄清人的认知活动是否可以解释为物理符号系统的工作过程。还有另一些形式的证据，将在后面简单加以介绍，而上述两种证据特别重要，我们依次加以考察。前者一般被称为人工智能，后者一般被称为认知心理学研究。
构造智能系统 对细菌致病理论作初始检验的基本范式是：确定疾病，然后寻找细菌。人工智能研究深受类似范式的启发：确定需要智能的任务域，然后为数字计算机构造一个程序，使之能够处理这一任务域中的任务。一开始，我们看到的是一些简单的、精心构造的任务：难题和游戏、资源调度和分配的运筹学问题、简单的归纳任务。目前已构造出的这类程序，即使没有几百个，也有几十个之多，其中每一个都能在恰当的领域内完成某种程度的智能行动。
人工智能哲学
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