我們的絕大多數知識都習自間接經驗，這一事實讓哲學家們暫時停止了關於智能離開身體是否可能的爭論。例如，如果這種智能無法將語言與真實感覺聯繫起來，那它如何能夠真正地理解「餓」這種詞呢？這就是所謂符號接地問題（The symbol grounding problem）。如果我們知道的只是一個個相互指代的單詞，那麼怎樣才能理解一個詞的含義呢？（這個關於「文字遊戲」的問題會在下一章介紹海倫·凱勒時出現。）當然，艾倫·圖靈的想法是，我們對於這樣的問題根本不必理會。「理解」這個詞太過含糊，而且存在爭議。恰恰相反，我們該問的問題是：有沒有可能讓人工智能程序擁有與人一樣的能力，按照上述單詞的意思行事。簡而言之，就是我們期望通過符號接地問題看到什麼樣的蹩腳行為？
我們是如何掌握語言的，這依然是個謎。具體來說，我們如何解釋兒童雖然獲得的數據有限，但是他們卻能掌握複雜的語法？這個問題被諾姆·喬姆斯基稱為「刺激貧乏」（Rules and Representations）。他的（充滿爭議的）觀點是，孩子天生就具有一種被稱為「普遍語法」的能力，幫助他們迅速掌握首次接觸的語言的實際語法。
關於行為的學習，艾倫·麥克沃思（Alan Mackworth）（可參見他的文章On seeing robots）和羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）（可參見他的文章Elephants don』t play chess）等對老式人工智能持批判態度的學者更為關注動物（包括人在內）如何能夠在沒有語言和符號的幫助下，依靠真實傳感器和效應器生存，這一點非常有趣。這些動物似乎掌握了某種程序性知識（通過某種作業形式獲得的知識），與老式人工智能所關注的陳述性知識（可用陳述句表達的知識）截然不同。但是，我們仍需謹記「巨型拼圖」問題，而且「世間行動」是個廣義的範疇。當然包括騎自行車和玩溜溜球，也包括飼養照顧寵物金絲雀，收集稀有金幣。顯而易見，上述兩種知識都必不可少。關於這個問題可以參考Frame representations and the declarative/procedural controversy，Declarative and nondeclarative memory: Multiple brain systems supporting learning and memory一文則從神經科學的角度做了介紹。
塞繆爾·早川關於閱讀的說法引自Language in Thought and Action。（早川還曾對通過經驗學習和通過語言學習進行過對比。）艾薩克·牛頓的話引自1676年的一封信（參見他的書信集The Correspondence of Isaac Newton：1661—1675）。