识别之所以可能取代搜索，是因为特殊的模式，特别是稀有模式，可能包含大量信息，只要它是与问题空间结构密切联系的。当结构“不规则”，并且不服从于简单的数学描述时，大量相关模式的知识就有可能成为智能行为的关键。任一特殊任务域的情况是否如此还是一个问题，要解决它，用经验调查比用理论更容易。我们关于符号系统的经验虽然被赋予丰富的语义信息，并被赋予很多存取这些信息的模式识别能力，然而这种经验仍然是极为有限的。
以上讨论特别谈及了与识别系统有联系的语义信息。当然，在语义信息加工和语义存储的组织方面还有整整一个AI研究的大领域，这不在本文讨论的论题范围之中。
选择恰当的表述方式 第三条探索路线涉及是否能够通过选择恰当的问题空间来减少搜索或避免搜索。有一个有代表性的例子可生动地说明这种可能性，即残缺国际象棋棋盘问题。标准的国际象棋棋盘有64个方格，每一个1乘2的长方形薄片恰好覆盖两格，用32个薄片正好能将整个棋盘覆盖。现在，假定将棋盘对角线上相对两角的方格割去，剩下总共62个方格，这个残缺的棋盘能够正好用31个薄片覆盖吗？以(一丝不苟的)极大耐心，把各种可能的排列形式都试一番，可以证明这种覆盖是不能实现的。对于耐心较差而智慧较高的人来说，可采用另一种方法，由观察了解到棋盘对角线上相对两角方格的颜色是相同的。所以在残缺的棋盘上，一种颜色的方格比另一种颜色的少两个。但是每个薄片所覆盖的都是一种颜色和另一种颜色的方格各一个，任何一组薄片所覆盖的两种颜色的方格数目必然是相等的，所以这个问题的解不存在。一个符号系统在解决该问题时，怎样才能发现这种简明的归纳论证，用以替代在所有可能的覆盖方式中进行搜索的徒劳尝试呢？我们将给找到解的系统在智能上判高分。
5 作为经验探索的计算机科学：符号和搜索
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