说明一个问题就是指明：(1)对一类符号结构(该问题的解)的检验，以及(2)符号结构的生成程序(潜在的解)。解决问题就是运用(2)生成一个满足(1)的检验的结构。
如果我们知道我们想要做什么(即检验)，同时又不是即刻知道如何做到这一点(我们的生成程序没有即刻产生出一个满足这一检验的符号结构)，这时我们就得出一个问题。一个符号系统(有时)可以说明和解决问题，是因为它有生成和检验的能力。
如果问题求解要做的仅仅就是这些，为什么不立即简单地生成一个满足该检验的表达式呢？事实上，这正是我们梦寐以求的事情。“如果想要马就有马，那么乞丐都有马骑了。”当然，除非是在梦境中，这种事情不可能发生。一旦构造出某个事物，我们知道该如何检验它，这并不意味着我们知道怎样构造它，即并不意味着我们有任何一个能做到这一点的生成程序。
例如，大家都明白，“解决”赢棋问题意味着什么。表明获胜阵势的简单检验—将死对方的国王的检验，是存在的。在梦境中，人们只要生成一个达到将死对手所有对应策略的策略即可。可惜对于实际的符号系统(人或机器)来说，这样的生成程序是闻所未闻的。实际情况是，寻找下棋高招的方法是生成各种备选方案，通过采用近似的、常常是错误的标准，假定它们指出一条有可能通向获胜阵势的特定走棋路线，并不厌其烦地对这样的方案作出评价。移动生成程序是有的，但却没有获胜走步生成程序。
对一个问题来说，要有移动生成程序，必须先有一个问题空间—一个符号结构空间，在这一空间中，问题的情境，包括初始情境和目标情境，都能够得到表述。移动生成程序是用来对问题空间的一个情境进行修正，使之进入另一情境的过程。物理符号系统的基本特征保证它们能够表述问题空间，并拥有移动生成程序。在任一具体情境下，这些系统怎样将问题空间和适合于这情境的移动生成程序结合起来，仍是一个在人工智能研究最前沿的问题。
人工智能哲学
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