无论纽厄尔、司马贺、麦卡锡、明斯基及其他人工智能学者选择的研究方向如何，至少在当时，即人工智能建立的最初 20 多年里，符号主义学派的学者首先考虑的寻找人工智能的入手点是假设所有已知的知识都可以通过形式语言精确描述，并可以全部灌输给计算机（这一点只能是假设，因为受当时计算机硬件的限制，只能从理论上或者规模十分有限的数据量上去模拟），然后通过计算机的运算能力实现在这些知识基础上的演绎推理，得出新的未知的知识，或者做出正确的决策，从而令机器展现出具有智能的行为。这个时期人工智能努力的目标，可以概括为本节标题的八个字—“描述已知，推理未知”。
下面笔者将通过“认知派”和“逻辑派”的两篇开山论文介绍这两个派系的学者当时的实践尝试，了解他们具体是如何描述已知、推理未知的。
3.3.1 常识编程
毫无疑问，能处理数学、逻辑问题的行为是具有智能的表现，但是仅仅能处理数学、逻辑等特定问题，肯定不等同于具有人类意义上的智能。人类的智能行为能够超越解决特定问题，能够展现出具有普适性的行为。在麦卡锡看来，对于特定问题的解决方法是“知识”，对于普适智能行为则需要“常识”才行，因此，当人工智能在人机对弈、计算机定理证明等几个特定领域取得了初步成果之后，麦卡锡就开始着手解决“如何才能令机器拥有常识”这个更能说明机器可以拥有智能的问题。
1958 年，麦卡锡发表了一篇名为《常识编程》（“ Programs With CommonSense”）<sup>○一</sup>的论文，文中提出了一种如何将计算机所处理问题的范围从特定专业领域推广至常识、生活等一般性问题的设想。麦卡锡设计了一个名为“ AdviceTaker”的理想系统，这是一款以形式语言（譬如以使用谓词逻辑为例）为输入和输出项的计算机程序，它基于一系列也是使用形式语言来描述的先验前提，根据逻辑规则自动推理获得问题的答案。答案可能是一个陈述句，用以回答一个具体问题；也可能是一个祈使句，用以向使用者提供一个行动建议。
第 3 章 符号主义学派
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○一 论文地址：https://www.cs.rit.edu/\~rlaz/files/mccarthy1959.pdf。