1956年夏天，人工智能的先驱们在美国达特茅斯学院的一次会议上相遇。此次会议的组织者、美国计算机科学家约翰·麦卡锡（1927—2011）首次使用了人工智能这个说法。他于1958年发表了一篇题为“具有常识的程序”的论文，这篇文章内容精彩，开创性地为人工智能的研究确立了方向。
本书第9章会在技术层面对这篇文章进行详细阐述，但有一点非常明确，就是关注常识。当时麦卡锡就有了非常明确的想法：
如果一款程序能够根据已知信息和指令，自主推断出由此可能导致的各种直接结果，我们就说这款程序具有常识。
我们会在本书第3章中看到，麦卡锡对于人们如何利用已知信息和指令搞清下一步怎么做尤其感兴趣。
然而，人们从一开始就认为不应将掌握常识与学习经验割裂开来。麦卡锡也说：“我们的最终目标是让程序能够像人类一样有效地学习经验。”
显而易见，我们通过尝试打开一扇锁上的门得到了一些信息，我们从同事乔治那里知道了化学品泄漏的事，我们通过直接观察，发现热狗上已经撒满调料。但是，GOFAI与AML强调的重点各不相同，我们在第5章将会看到，在GOFAI的环境下，学习不需要大量培训数据，而是经常涉及语言。约翰·麦卡锡再次强调：“如果想让某个程序具有学习能力，那么首先必须能够让该程序听懂指令。”非常明显，他将重点放在了语言的学习上面，同时他还将这个系统称为“采纳建议者”。
实际上，也有人批评老式人工智能过分专注于符号和文字。批评者明确指出，智能行为并非全都需要通过语言表达。你可能无法准确说出骑摩托车通过急弯道时车身应该倾斜多少度，但这并不妨碍你成为骑行高手。你能在一群男孩当中辨认出一对亲兄弟，但不一定能够说清如何发现他们之间的相似之处。
当然，人类语言无疑在老式人工智能领域占据着举足轻重的作用，两个重要原因如下。第一，我们在第6章将要谈到，除了用于日常交流，语言在人类行为当中也起着非常特殊的作用，而这种作用是其他动物所不具备的：我们如何利用先前通过语言获得的信息解决新问题、新情况。
第二，语言是研究智能行为的绝佳媒介。如果我们想知道某个人是如何处理新情况、新问题的，可以直接问他。虽然偶有一言不发亦可展示智力的情况，但能像我们人类一样灵活使用语言确实需要智慧。因此，根据艾伦·图灵（Alan Turing）最先提出的理论，语言是测试智力的终极手段。