Ugruntowanie symbolu to połączenie symboli, takich jak słowa pisane lub mówione, z przedmiotami, ideami lub wydarzeniami, do których się odnoszą. Problem zwany problemem uziemienia symbolu dotyczy sposobów, w jakie słowa są kojarzone z ich znaczeniami, a co za tym idzie, w jaki sposób świadomość jest powiązana ze zrozumieniem znaczenia symbolicznego. Problem uziemienia symboli, ponieważ jest związany z tymi pytaniami o znaczenie i świadomość, jest często omawiany w kontekście sztucznej inteligencji (AI).
Badanie symboli, a także procesów, dzięki którym nabierają one znaczenia i są interpretowane, znane jest jako semiotyka. W ramach tej dziedziny studiów dział zwany syntaktyką zajmuje się właściwościami i regułami rządzącymi systemami symbolicznymi, podobnie jak formalnymi właściwościami języka. Problem uziemienia symboli jest rozumiany w ramach tej dyscypliny, która obejmuje semiozę, proces, który pozwala inteligencji rozumieć świat za pomocą znaków.
Problem uziemienia symbolu został po raz pierwszy zdefiniowany w 1990 roku przez Stevena Harnada z Princeton University. Krótko mówiąc, problem uziemienia symboli dotyczy tego, jak zrozumienie znaczeń symboli w systemie, takim jak język formalny, może być nieodłączne od systemu. Chociaż operator systemu może zrozumieć znaczenie symboli, sam system nie.
Harnad odwołuje się do klasycznego eksperymentu myślowego Johna Searle’a „Chiński pokój”, aby zilustrować swój punkt widzenia. W tym eksperymencie Searle, który nie zna języka chińskiego, otrzymuje zestaw reguł, które pozwalają mu poprawnie odpowiadać w języku chińskim pisanym na zadawane mu pytania, również w języku pisanym. Obserwator spoza pokoju może dojść do wniosku, że Searle bardzo dobrze rozumie chiński, ale Searle jest w stanie manipulować chińskimi symbolami bez zrozumienia znaczenia pytań lub odpowiedzi.
Według Harnada eksperyment można porównać do sztucznej inteligencji. Komputer może być w stanie udzielić poprawnych odpowiedzi na zewnętrzne podpowiedzi, ale działa w oparciu o swoje zaprogramowanie, tak jak Searle przestrzega zasad podanych w eksperymencie myślowym. Sztuczna inteligencja jest w stanie manipulować symbolami, które mają znaczenie dla zewnętrznego obserwatora, ale nie ma semantycznego zrozumienia symboli. Dlatego nie można powiedzieć, że AI posiada świadomość, ponieważ w rzeczywistości nie interpretuje symboli ani nie rozumie, do czego się odnoszą. Nie osiąga semiozy.