因而，为符号系统提供问题和问题空间之后，符号系统所面临的任务就是使用它有限的加工资源去生成可能的解，一个接一个，直到找到一个解满足对所定义问题的检验。如果该系统对产生潜在解的顺序具有某种控制能力，那么就值得对这种生成顺序加以安排，从而使实际的解及早出现的可能性大大提高。如果一个符号系统在一定程度上成功地做到了这一点，它就有可能在这一程度上表现出智能。对一个加工资源有限的系统来说，智能就在于对下一步做什么作出明智的选择。
问题求解中的搜索
在人工智能研究第一个十年左右的时间里，问题求解研究与搜索过程研究几乎就是同义语。从我们对问题和问题求解特征的刻划来看，出现这种情况的原因是显而易见的。其实，也可以探问一下是否还有别的可能。但是在我们试图回答这一问题之前，必须对搜索过程在这十年活动期间自行显现的性质作进一步的深入了解。
从问题空间中抽取信息我们来看一个符号结构集合，它之中的某个小的子集合就是给定问题的解。我们进一步假定，这些解随机地分布在整个集合中。也就是说，不存在任何信息能使任一搜索生成程序比随机搜索于得更好。这样，在解题过程中，没有一个符号系统能比任何别的符号系统表现出更高(或更低)的智能，尽管某个符号系统的运气可能比另一个更好些。
因而，表现出智能的一个条件就是解的分布不是完全随机的，符号结构空间至少表现出一定程度的秩序和模式。第二个条件是，符号结构空间中的模式必须或多或少是可测出的。第三个条件是，潜在解的生成程序必须能够根据它测出的模式情况而区别其行为。问题空间中必然有信息存在，而符号系统必须能够抽取它和使用它。我们先来看一个非常简单的例子，在该例中智能很容易表现出来。
5 作为经验探索的计算机科学；符号和搜索
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