首先它是关于思想（thinking）的，其次是关于感知（perception）的，最后是关于动作（action）的。如果考虑工程方面，它还包括建模（modeling），知识表示（reprentation）、约束（constrains）和算法（algrithms）。生成测试（generateandtest）是最基本的人工智能算法之一。简单理解就是，生成可能的一些方案，然后一个一个去试验（test），直到成功为止。例如，你捡到一片叶子，但不知道是什么叶子，就去查植物词典，一页一页的对照图片，直到找到与这个叶子相似的图片。这个方法太简单了！别小看这个方法，机器不可能像人一样思考（人究竟如何思考尚未完全搞清楚）。生成测试几乎是机器智能最重要的主线。通过理解生成测试这个事情，我们感悟一下符号（symble）的力量：umpelstiltskin 原则：给某些东西命名后，它就获取的力量。符号是一种抽象。如上面所谓的“生成测试”算法。符号，是人工智能一个重要的思想。另一方面，学习人工智能，千万不要被
这些名词和符号吓倒。其实，很多人工智能的思想和算法都很简单。注意：这里的简单（simple）不等同于没有价值。许多复杂的智能正是这些简单的东西带来的。很多人错过机会就是因为太追求复杂的东西。又因为人工智能需要很多数学基础，因此人工智能很多方法被不必要的复杂化了。记住，简单的东西往往很强大。有了符号，就可以为知识表示贴上标签，就可以用来解决问题。过去，AI 是作为纯推理来讲的。人通常是用眼睛和符号系统解决问题的。例如，赤道穿过非洲多少个国家？当人听到这个问题时，听觉系统把这个指令传递给视觉系统，视觉系统扫描地图看到 6 个国家，把结果返回给语言系统。这个过程其实是个奇迹。
