1956年夏天，人工智能的先驅們在美國達特茅斯學院的一次會議上相遇。此次會議的組織者、美國計算機科學家約翰·麥卡錫（1927—2011）首次使用了人工智能這個說法。他於1958年發表了一篇題為「具有常識的程序」的論文，這篇文章內容精彩，開創性地為人工智能的研究確立了方向。
本書第9章會在技術層面對這篇文章進行詳細闡述，但有一點非常明確，就是關注常識。當時麥卡錫就有了非常明確的想法：
如果一款程序能夠根據已知信息和指令，自主推斷出由此可能導致的各種直接結果，我們就說這款程序具有常識。
我們會在本書第3章中看到，麥卡錫對於人們如何利用已知信息和指令搞清下一步怎麼做尤其感興趣。
然而，人們從一開始就認為不應將掌握常識與學習經驗割裂開來。麥卡錫也說：「我們的最終目標是讓程序能夠像人類一樣有效地學習經驗。」
顯而易見，我們通過嘗試打開一扇鎖上的門得到了一些信息，我們從同事喬治那裡知道了化學品洩漏的事，我們通過直接觀察，發現熱狗上已經撒滿調料。但是，GOFAI與AML強調的重點各不相同，我們在第5章將會看到，在GOFAI的環境下，學習不需要大量培訓數據，而是經常涉及語言。約翰·麥卡錫再次強調：「如果想讓某個程序具有學習能力，那麼首先必須能夠讓該程序聽懂指令。」非常明顯，他將重點放在了語言的學習上面，同時他還將這個系統稱為「採納建議者」。
實際上，也有人批評老式人工智能過分專注於符號和文字。批評者明確指出，智能行為並非全都需要通過語言表達。你可能無法準確說出騎摩托車通過急彎道時車身應該傾斜多少度，但這並不妨礙你成為騎行高手。你能在一群男孩當中辨認出一對親兄弟，但不一定能夠說清如何發現他們之間的相似之處。
當然，人類語言無疑在老式人工智能領域佔據著舉足輕重的作用，兩個重要原因如下。第一，我們在第6章將要談到，除了用於日常交流，語言在人類行為當中也起著非常特殊的作用，而這種作用是其他動物所不具備的：我們如何利用先前通過語言獲得的信息解決新問題、新情況。
第二，語言是研究智能行為的絕佳媒介。如果我們想知道某個人是如何處理新情況、新問題的，可以直接問他。雖然偶有一言不發亦可展示智力的情況，但能像我們人類一樣靈活使用語言確實需要智慧。因此，根據艾倫·圖靈（Alan Turing）最先提出的理論，語言是測試智力的終極手段。