物理符号系统假说的核心观点是认为物理符号系统就是普遍智能行为的充分且必要条件。在这句话里，“必要”意味着任何实现了智能的系统都可以被视为一个物理符号系统，这是现在的认知科学<sup>○一</sup>要去研究和证明的问题；而“充分”是指任何具有足够尺度的物理符号系统都可以经适当组织之后展现出智能，这是人工智能这门学科要去研究和证明的问题。另外，名字里的“物理”一词还强调了系统必须从根本上遵从物理学定律，即强调了认知与心灵、灵魂等唯心因素无关，因此智能可以由任何物质材料构成的系统来实现，而不限于人脑实现并使用的符号系统。
关于物理符号系统对信息的处理过程，纽厄尔和司马贺进一步提出了启发式搜索假说来进行解释，如果说物理符号系统是智能行为的抽象模型，那启发式搜索就是解决问题或做出决策的抽象模型，纽厄尔和司马贺认为，一个系统能表现出智能行为总是通过解决问题来体现的。
虽然根据纽厄尔和司马贺的观点，人类和计算机都是物理符号系统，但人类和计算机解决问题的方式其实有非常大的差异。举个例子，假设你在北京要从阜成门桥去故宫博物院，如果靠导航软件，它可能这么告诉你：“沿阜成门桥向东行驶 2 公里，右转进入西黄城根北街，左转沿西黄城根北街向南行驶180 米，左转进入西安门大街，右转沿西安门大街向东行驶 1.1 公里，右转进入北长街；沿北长街向南行驶 840 米，到达终点。”而如果你找人问路，他可能会说：“朝东一直开，到了北海大桥右转不久就可以看到西华门了，到时候停车找买票的地儿就行。”从这个例子可以看出，两者对精确性的定义完全不同，但是你依然有可能通过找人问路得到的结果到达目的地。这背后还隐含着精确性带来的成本问题：计算机解决问题的一贯方式是靠“蛮力”搜索问题空间，假如有无限的时间、无限的存储空间与无限的能量供应，那么确实可以通过穷举的方式遍历问题空间中的所有路径来找到最优解，但是人类思考问题的方式显然不是这样，人脑总是在有限的时间中搜索得出结论，即使这个结论不是最精确的、最优的。从人类拥有智能但计算机暂时还没有智能这一点就说明并不是搜索越多就意味着智能越高，相反，智能高的表现恰恰是不用经过大量搜索也能解决问题，这就是启发式搜索假说的基本观点。启发式搜索得到的结果不一定是最优的、最精确的，但是它的成本是可以负担的，而且结果一般而言是有效的。
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第二部分 学派争鸣
○一 认知科学（Cognitive Science）是 1973 年克里斯多福·希金斯（Christopher Higgins）在评注莱特希尔报告时提出的，但是认知科学的研究工作其实很早之前就已经出现了。