看完萊布尼茨的設想，我們再來考慮一個嚴格按照如下方式操作的系統：
‧ 系統需要瞭解的大部分內容將以某種符號表達式的形式存儲在內存中，構成我們所稱的知識庫；
‧ 系統將使用某種邏輯規則處理知識庫中的內容，並用新的符號表示；
‧ 結論中將涉及系統的下一步驟，以及系統基於該結論做出的反應。
具備以上幾點特徵的系統就是所謂的基於知識的系統。
所以，大體上看，並不是系統複雜多變到足以表明意向立場，才是所謂的基於知識的系統。相反地，它就是一個知識庫，裡面存滿了符號及其代表的含義。而系統的運行方式就像萊布尼茨設想的那樣，用抽像符號影響實際行為。
麥卡錫關於人工智能的基本設想如下：只有成為基於知識的系統，才能達到人類智能行為的級別。同時，這也是哲學家布萊恩·史密斯（Brian Smith）口中的知識表示假說，但他的說法更加抽像：
任何機械實現智能的過程都將分為兩部分：第一，作為外部觀察者，我們代表整個過程所展現的知識命題；第二，我們獨立於這種外部語義屬性，在激發表現知識的行為方面發揮正式、決定性且必不可少的作用。
簡單地講，他的想法是這樣的：假設某個智能系統能夠表明意向立場（一個「機械地實現智慧行為的過程」），其內存（「結構成分」）中包含符號結構的兩個屬性。第一個屬性是，我們能夠從系統之外將這些符號結構解釋為某種「命題」，特別是與意向立場有關的系統所相信的命題。第二個屬性是，這些符號結構不僅僅存在於內存中。我們正設想一個計算系統，能夠以這些符號結構（它們「與激發行為之間有因果關係」）為運行基礎，如同第8章中提到的符號代數和符號邏輯。換句話說，正是有了這些符號結構的存在，我們將自身的信念輸入其中，系統才會做出這樣的反應。若是刪掉相關內存，或者改動相關符號結構，系統就會做出不同的反應。
因此，總體而言，知識表示假設指的是：真正的智能系統將以知識為基礎。也就是說，在處理符號表示的過程中，能夠表達意向立場的系統都是通過人為設計達到的。