Diferitele abordări ale inteligenței artificiale pot fi clasificate în trei grupuri distincte: simularea creierului, simbolică și subsimbolica și statistică. Abordările simbolice și sub-simbolice pot fi clasificate în continuare în propriile grupe: simularea cognitivă, inteligența bazată pe logică și inteligența bazată pe cunoaștere se încadrează în abordarea simbolică, în timp ce teoriile inteligenței de jos în sus și computaționale sunt identificate ca inteligență artificială sub-simbolică. abordari. Ani de progres în cercetarea și aplicarea acestor teorii au condus la formarea unor abordări integrate, combinând principii din mai multe școli de gândire pentru a genera sisteme de inteligență artificială (AI) mai sofisticate.
Dezvoltarea AI a înregistrat pentru prima dată pași majori de dezvoltare în anii 1940. Utilizând principii din neurologie, cibernetică și teoriile de bază ale procesării cognitive, cercetătorii au reușit să construiască roboți cu niveluri primitive de inteligență bazate pe simularea creierului, permițând evitarea anumitor obstacole prin detectarea senzorială. Progresul limitat între anii 1940 și 1960 a condus însă la abandonarea acestei paradigme, cercetătorii optând pentru a dezvolta alte abordări mai promițătoare ale inteligenței artificiale.
La mijlocul anilor 1950 până la începutul anilor 1960, cercetătorii AI au încercat să simplifice inteligența umană în manipularea simbolurilor, crezând că capacitatea oamenilor de a învăța și de a se adapta la obiectele din mediul lor se învârte în jurul interpretării și reinterpretarii obiectelor ca simboluri de bază. Un scaun, de exemplu, ar putea fi simplificat într-un simbol care îl definește ca un obiect pe care să stea. Acest simbol ar putea fi apoi manipulat și proiectat pe alte obiecte. Cercetătorii au reușit să creeze o serie de abordări flexibile și dinamice ale inteligenței artificiale prin încorporarea acestei abordări simbolice în dezvoltarea AI.
Abilitatea de a simula diferitele abordări cognitive ale gândirii simbolice le-a permis dezvoltatorilor de inteligență artificială să creeze inteligență bazată pe logică și pe cunoaștere. Abordarea bazată pe logică a lucrat pe principiile de bază ale gândirii logice, concentrată aproape în întregime pe rezolvarea problemelor, mai degrabă decât pe replicarea capacității de gândire asemănătoare omului. Logica a fost în cele din urmă echilibrată de o logică „scruffy”, care a ținut cont de faptul că soluțiile pot fi găsite în afara unui algoritm logic dat. Inteligența bazată pe cunoștințe, pe de altă parte, a profitat de capacitatea unui computer de a stoca, procesa și reaminti cantități mari de date pentru a oferi soluții la probleme.
Interesul pentru simularea creierului a fost reînviat în anii 1980, după ce progresul în inteligența simbolică a încetinit. Acest lucru a dus la crearea unor sisteme sub-simbolice, abordări ale inteligenței artificiale care se învârte în jurul îmbinării gândirii cu inteligența de bază necesară pentru mișcare și autoconservare. Acest lucru a permis modelelor să relaționeze mediul din jurul lor cu datele din depozitele lor de memorie. Abordarea statistică dezvoltată în anii 1990 a ajutat la șlefuirea abordării atât a inteligenței artificiale simbolice, cât și sub-simbolice, folosind algoritmi matematici sofisticați pentru a determina cursul de acțiune cel mai probabil să aibă ca rezultat succesul mașinii. Cercetarea abordează adesea dezvoltarea AI folosind principii din toate abordările.