物理符号系统 （又称为形式系统 ）会将物理模式（符号）组合成结构（表达式）并操纵它们（使用处理程序）来产生新的表达式。
物理符号系统假设（英语：physical symbol system hypothesis，PSSH ）是在人工智能哲学中，由艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙提出的一个观点。他们写道：
该主张意味着人类的思维是一种符号处理（因为符号系统对于智能来说是必要的），同时也意味着机器可以拥有智能（因为符号系统对于智能来说是充分的）。
纽厄尔和西蒙指出，物理符号系统是由一组名为“符号”的实体所组成，这些实体是物理图形，可以作为另一种称为“表达式”(或符号结构)的实体之组件。因此，符号结构是由许多实体(或符号)组成的，而这些实体(或符号)以某种物理方式关联著(例如符号挨着另一个符号)。 在任何时候，系统都包含着这些符号结构的集合。除了这些结构之外，系统还包含一组处理历程，它们会对表达式进行操作以生成其他表达式，像是“创建”、“修改”、“复制”和“破坏”。物理符号系统是个机器，随着时间产生一组不断进化的符号结构集合。而这样的系统存在于客体的世界中，而不仅仅是这些符号表达式本身。
这个想法的哲学根源来自于霍布斯（他声称推理“无非是推算”）、莱布尼兹（他试图建立人类想法的逻辑演算）、休谟（他认为知觉可以被简化为“原子印象”）和甚至是康德（他认为所有经验都是由形式规则所控制）。 最近的版本则与哲学家希拉里·普特南和杰里·福多有关，称作心灵计算理论 。
虽然该假设受到了各方强烈批评，但它仍是AI研究的核心。一种常见的批评观点是，这种假设似乎适用于更高层次的智力，像是下棋，而不太适用于如视觉这样的普通智力。而与世界上的物体直接对应的高级符号(如<dog>和<tail>)，以及存在于机器（如神经网络)中的更为复杂的“符号”，我们通常会做出区分。
物理符号系统假设认为下面两者都是物理符号系统的例子：
艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙认为“‘符号处理’是人类和机器智能的本质”，这来自来两点证据：“人工智能程序的开发”和“对人类的心理实验”。
首先，在人工智能研究的最初几十年里，许多使用高级符号处理的程序非常成功，例如纽厄尔与西蒙的通用问题解决者，或是特里·威诺格拉德的SHRDLU（英语：SHRDLU）。 约翰·豪格兰德(John Haugeland)将这类AI研究命名为“ 有效的老式人工智能(Good Old Fashioned AI)”或"GOFAI" 。 专家系统和逻辑编程即为这些传统程序派生的结果。这些程序的成功表明，符号处理系统可以模拟任何智能动作。
其次，同时进行的心理实验发现，对于逻辑、计划或任何形式的“谜题解决”中的难题，人们也使用这种符号处理。 AI研究人员能够使用计算机程序模拟人类逐步解决问题的能力。 这种合作及其引发的议题最终导致认知科学领域的诞生。 （这类研究被称为“ 认知模拟 ” ）这方面的研究表明，人类解决问题的主要方法是处理高级符号。
在纽厄尔和西蒙的论据中，假设所指的"符号"代表世界上事物的物理对象，如<狗>具有可识别的含义（英语：Meaning (semiotics)）或直指（英语：Denotation），并可以与其他符号组成以创建更复杂的符号。
然而，也可以把这个假设解释为数位计算机内存中简单抽象的“0和1”，或者是指通过机器人的感知设备的“0和1之流”。从某种意义上讲，这些也是符号，尽管我们并不总是能够准确确定符号代表什么。在此假设的版本中，如托瑞基(David Touretzky)和波默洛(Dean Pomerleau)所解释的那样““符号”和“信号”之间没有区别”
在这种解释下，物理符号系统假说仅断言智能可以被数字化，因此是个比较弱的陈述。实际上，托瑞基和波默洛写道，如果符号和信号是同一回事，因为物理符号系统为图灵通用的，所以除了二元论者或某种神秘主义者之外，就已经有了充分性。广泛接受的邱奇－图灵论题认为，只要有足够的时间和内存，任何图灵通用系统都能模拟可被数字化的过程。由于任何数位计算机都是图灵通用的 ，所以从理论上讲，任何数位计算机都可以模拟任何可以数字化到足够精确度的东西，包括智能生物的行为。物理符号系统假设的必要条件同样可以被巧妙完善，这是因为我们愿意接受几乎任何信号作为“符号”的形式，而所有智能生物系统都有着信号通路。
尼尔斯·尼尔森（Nils Nilsson）提出了四个抨击物理符号系统假设的主要“论题”或依据。
主条目：休伯特·德雷福斯对AI的批判（英语：Hubert Dreyfus's views on artificial intelligence）
休伯特·德雷福斯（Hubert Dreyfus）抨击了物理符号系统假设的必要条件，他将其称为“心理假设”，并定义如下：
德雷福斯反驳了这一观点，他指出，人类的智力和专业技能主要依赖于无意识的本能，而不是有意识的符号处理。专家会通过直觉快速解决问题，而非一步一步的试误搜索。德雷福斯认为，这些无意识的技能永远不可能在正式规则中体现出来
约翰·希尔勒于1980年提出的中文房间论证试图表明，程序(或任何物理符号系统)不能“理解”它所使用的符号;这些符号本身没有任何意义或语义内容，因此，机器永远不可能仅通过符号处理就可以实现真正的智能。
主条目：人工智能，定位方法（英语：Artificial intelligence, situated approach） 、莫拉维克悖论
在六十年代和七十年代，数个实验室试图建立使用符号来代表世界并计划行动的机器人 （例如斯坦福购物车 ）。这些项目取得的成功有限。八十年代中期， 麻省理工学院的 罗德尼·布鲁克斯 （ Rodney Brooks ）能够制造出具有出色的移动和生存能力的机器人，而根本无需使用符号推理。布鲁克斯（和其他人，例如汉斯·莫拉维克）发现我们最基本的动作、生存、感知、平衡等基本技能似乎根本不需要高级符号，实际上，使用高级符号会带来更多复杂性，而且更难以成功。
在1990年的论文《大象不下棋》中，机器人研究者罗德尼·布鲁克斯矛头直指物理符号系统假说，他认为符号并不总是必要的，因为"世界就是自己最好的模型。它始终是最新的，总是知道每一个细节。关键是要经常适当地感觉它。"
主条目：联结主义
主条目：体化哲学
乔治·拉科夫 、马克·特纳 （ Mark Turner）等人认为，我们在数学 、伦理学和哲学等领域的抽象技能来自身体的无意识技能，而有意识的符号处理只是我们智力的一小部分。
