Različiti pristupi umjetnoj inteligenciji mogu se klasificirati u tri različite skupine: simulacija mozga, simbolički i pod-simbolički te statistički. Simbolički i podsimbolički pristupi mogu se dalje razvrstati u svoje grupe: kognitivna simulacija, inteligencija utemeljena na logici i inteligencija temeljena na znanju potpadaju pod simbolički pristup, dok se teorije odozdo prema gore i teorije računalne inteligencije identificiraju kao podsimbolička umjetna inteligencija. prilazi. Godine napretka u istraživanju i primjeni ovih teorija dovele su do formiranja integriranih pristupa, kombinirajući principe iz više škola mišljenja kako bi se generirali sofisticiraniji sustavi umjetne inteligencije (AI).
Razvoj umjetne inteligencije prvi je put postigao velike razvojne iskorake tijekom 1940-ih. Koristeći načela iz neurologije, kibernetike i osnovne teorije kognitivne obrade, istraživači su uspjeli izgraditi robote s primitivnim razinama inteligencije temeljene na simulaciji mozga, omogućujući izbjegavanje određenih prepreka putem senzorne detekcije. Međutim, ograničeni napredak između 1940-ih i 1960-ih doveo je do napuštanja ove paradigme, pri čemu su se istraživači odlučili razviti druge, obećavajuće pristupe umjetnoj inteligenciji.
Sredinom 1950-ih do ranih 1960-ih, istraživači umjetne inteligencije pokušali su pojednostaviti ljudsku inteligenciju u manipulaciju simbolima, vjerujući da se sposobnost ljudi da uče o objektima u svom okruženju i prilagode se njima vrti oko interpretacije i reinterpretacije objekata kao osnovnih simbola. Stolica bi se, na primjer, mogla pojednostaviti u simbol koji bi je definirao kao objekt za sjedenje. Ovim se simbolom tada može manipulirati i projicirati na druge objekte. Istraživači su uspjeli stvoriti niz fleksibilnih i dinamičnih pristupa umjetnoj inteligenciji ugradnjom ovog simboličkog pristupa u razvoj umjetne inteligencije.
Sposobnost simulacije različitih kognitivnih pristupa simboličkom mišljenju omogućila je AI programerima da stvore inteligenciju temeljenu na logici i znanju. Pristup temeljen na logici radio je na temeljnim principima logičkog razmišljanja, gotovo u potpunosti usredotočen na rješavanje problema, a ne na repliciranje sposobnosti ljudskog mišljenja. Logika je na kraju bila uravnotežena “otrcanom” logikom, koja je uzela u obzir činjenicu da se rješenja mogu pronaći izvan zadanog logičkog algoritma. S druge strane, inteligencija utemeljena na znanju iskoristila je sposobnost računala da pohrani, obradi i prizove ogromne količine podataka kako bi pružila rješenja za probleme.
Interes za simulaciju mozga ponovno je oživljen 1980-ih nakon što je napredak u simboličkoj inteligenciji usporen. To je dovelo do stvaranja pod-simboličkih sustava, pristupa umjetne inteligencije koji su se vrtjeli oko kombiniranja razmišljanja s osnovnijom inteligencijom potrebnom za kretanje i samoodržanje. To je omogućilo modelima da povežu okolinu oko sebe s podacima u svojim memorijskim skladištima. Statistički pristup razvijen 1990-ih pomogao je u poliranju i simboličkog i podsimboličkog pristupa umjetnoj inteligenciji korištenjem sofisticiranih matematičkih algoritama za određivanje tijeka radnje koji će najvjerojatnije rezultirati uspjehom stroja. Istraživanje se često bavi razvojem umjetne inteligencije koristeći principe iz svih pristupa.