Erilaiset tekoälyn lähestymistavat voidaan luokitella kolmeen eri ryhmään: aivosimulaatio, symbolinen ja alisymbolinen ja tilastollinen. Symboliset ja alisymboliset lähestymistavat voidaan edelleen luokitella omiin ryhmiinsä: kognitiivinen simulointi, logiikkapohjainen äly ja tietoon perustuva äly kuuluvat symbolisen lähestymistavan piiriin, kun taas alhaalta ylöspäin ja laskennalliset älykkyyden teoriat tunnistetaan sub-symboliseksi tekoälyksi lähestymistapoja. Vuosien edistyminen näiden teorioiden tutkimuksessa ja soveltamisessa on johtanut integroitujen lähestymistapojen muodostumiseen, jossa yhdistyvät useiden ajattelukoulujen periaatteet kehittääkseen kehittyneempiä tekoälyjärjestelmiä.
Tekoälyn kehitys saavutti ensimmäiset suuret kehitysaskeleet 1940 -luvulla. Hyödyntämällä neurologian, kybernetiikan ja kognitiivisten perustekniikoiden periaatteita tutkijat pystyivät rakentamaan aivosimulaatioon perustuvia alkeellisella älykkyydellä varustettuja robotteja, jotka mahdollistivat tiettyjen esteiden välttämisen aistien havaitsemisen avulla. Rajoitettu kehitys 1940- ja 1960 -luvuilla johti kuitenkin tämän paradigman hylkäämiseen, ja tutkijat päättivät kehittää muita lupaavampia tekoälymenetelmiä.
1950-luvun puolivälistä 1960-luvun alkuun tekoälyntutkijat yrittivät yksinkertaistaa ihmisen älykkyyden symbolien manipulointiin, koska he uskoivat, että ihmisten kyky oppia tuntemaan ympäristönsä esineitä ja sopeutua niihin pyörii esineiden tulkinnan ja uudelleen tulkinnan ympärillä perus symboleina. Esimerkiksi tuoli voitaisiin yksinkertaistaa symboliksi, joka määrittelee sen istuma -esineeksi. Tätä symbolia voidaan sitten käsitellä ja heijastaa muihin esineisiin. Tutkijat pystyivät luomaan useita joustavia ja dynaamisia tekoälyn lähestymistapoja sisällyttämällä tämän symbolisen lähestymistavan tekoälyn kehittämiseen.
Kyky simuloida erilaisia kognitiivisia lähestymistapoja symboliseen ajatteluun antoi tekoälykehittäjille mahdollisuuden luoda logiikkapohjaista ja tietoon perustuvaa älykkyyttä. Logiikkaan perustuva lähestymistapa työskenteli loogisen ajattelun perusperiaatteiden mukaisesti ja keskittyi melkein kokonaan ongelmien ratkaisemiseen eikä ihmisen kaltaisen ajattelukyvyn toistamiseen. Logiikka tasapainotettiin lopulta “hämmentävällä” logiikalla, jossa otettiin huomioon se, että ratkaisuja löytyy tietyn loogisen algoritmin ulkopuolelta. Tietoon perustuva älykkyys toisaalta hyödynsi tietokoneen kykyä tallentaa, käsitellä ja palauttaa suuria määriä dataa tarjotakseen ratkaisuja ongelmiin.
Kiinnostus aivosimulaatioon heräsi eloon 1980 -luvulla, kun symbolisen älykkyyden eteneminen hidastui. Tämä johti alisymbolisten järjestelmien luomiseen, tekoälyn lähestymistapoihin, jotka kiertivät ajattelun yhdistämisen perustavanlaatuisempaan älyön, jota tarvitaan liikkumiseen ja itsensä säilyttämiseen. Tämä mahdollisti mallien yhdistää ympäristönsä muistiinsa tallennettuihin tietoihin. 1990-luvulla kehitetty tilastollinen lähestymistapa auttoi kiillottamaan sekä symbolisia että alasymbolisia tekoälyn lähestymistapoja käyttämällä kehittyneitä matemaattisia algoritmeja määrittämään toimintatapa, joka todennäköisesti johtaa koneen menestykseen. Tutkimuksessa käsitellään usein tekoälyn kehittämistä käyttäen kaikkien lähestymistapojen periaatteita.