人工智能发展早期阶段的主要内容可以概括为符号主义、推理系统和专家系统的探索与初步应用，这些构成了人工智能发展的基石，并为后续的进步奠定了基础。

符号主义是人工智能早期发展的核心思想之一。符号主义认为人类智能可以通过符号和逻辑规则来模拟。研究者们试图通过创建符号系统来模拟人类的思维过程，这种方法强调逻辑推理和符号操作的重要性。在这一阶段，科学家们开发了许多基于逻辑的程序，这些程序能够执行简单的推理任务，例如解决数学问题和进行逻辑演绎。

推理系统是人工智能早期研究的另一个重要领域。推理系统旨在通过逻辑推理来解决复杂问题。早期的推理系统主要依赖于演绎推理，即从已知事实出发，通过逻辑规则推导出新的结论。这些系统通常使用一阶逻辑和谓词演算等工具来处理信息。尽管这些系统在处理特定类型的问题时表现出色，但它们在处理不确定性和模糊性方面存在局限性。

第三，专家系统是人工智能早期应用的一个显著成果。专家系统旨在模拟人类专家在特定领域的决策能力。这些系统通过将专家的知识编码成一系列规则和事实，并使用推理引擎来应用这些知识，从而提供专业的建议和解决方案。例如，MYCIN是一个早期的专家系统，用于诊断和治疗感染性疾病。尽管专家系统在某些领域取得了成功，但它们也面临着知识获取困难和维护成本高等挑战。

自然语言处理在人工智能早期也得到了初步发展。尽管当时的计算机处理能力有限，研究者们仍然尝试开发能够理解和生成自然语言的程序。这些早期系统主要依赖于语法规则和简单的语义分析，能够执行诸如文本翻译和简单的问答任务。由于自然语言的复杂性和多样性，这些系统在实际应用中常常遇到困难。

机器学习在人工智能早期阶段开始萌芽。尽管早期的机器学习方法相对简单，主要依赖于统计和模式识别技术，但它们为后来的发展奠定了基础。研究人员开始探索如何让计算机从数据中学习规律，并应用于实际问题中。这一时期的机器学习研究主要集中在监督学习和无监督学习领域。

人工智能发展早期阶段的主要内容集中在符号主义、推理系统、专家系统、自然语言处理和机器学习的探索上。这些领域的初步发展为人工智能的后续进步提供了重要的理论基础和技术支持。随着计算能力的提升和数据资源的丰富，人工智能将迎来更加广阔的发展空间。