Erinevad tehisintellekti lähenemisviisid võib liigitada kolme erinevasse rühma: aju simulatsioon, sümboolne ja subsümboolne ning statistiline. Sümboolseid ja subsümboolseid lähenemisviise saab veelgi liigitada oma rühmadesse: kognitiivne simulatsioon, loogikal põhinev intelligentsus ja teadmistepõhine intelligentsus kuuluvad sümboolse lähenemise alla, alt-üles ja arvutusliku intelligentsuse teooriad aga on identifitseeritud subsümboolse tehisintellektina. lähenemisi. Aastatepikkune edenemine nende teooriate uurimisel ja rakendamisel on viinud integreeritud lähenemisviiside väljakujunemiseni, kombineerides mitme mõttekooli põhimõtteid, et luua keerukamaid tehisintellekti süsteeme.
AI areng saavutas esimest korda suuri edusamme 1940. aastatel. Kasutades neuroloogia, küberneetika ja põhiliste kognitiivse töötluse teooriate põhimõtteid, suutsid teadlased ehitada aju simulatsioonil põhinevaid primitiivse intelligentsuse tasemega roboteid, mis võimaldasid sensoorse tuvastamise kaudu teatud takistusi vältida. Piiratud edusammud 1940. ja 1960. aastate vahel viisid aga sellest paradigmast loobumiseni, kus teadlased otsustasid välja töötada muid paljutõotavamaid tehisintellekti lähenemisviise.
1950. aastate keskpaigast kuni 1960. aastate alguseni püüdsid tehisintellekti teadlased lihtsustada inimese intelligentsust sümbolitega manipuleerimiseks, uskudes, et inimeste võime õppida tundma oma keskkonnas olevaid objekte ja nendega kohaneda sõltub objektide kui põhisümbolite tõlgendamisest ja ümbertõlgendamisest. Näiteks tooli võib lihtsustada sümboliks, mis määratleb selle kui objekti, millel istuda. Seda sümbolit saab seejärel manipuleerida ja projitseerida teistele objektidele. Teadlased suutsid luua mitmeid paindlikke ja dünaamilisi tehisintellekti lähenemisviise, kaasates selle sümboolse lähenemisviisi tehisintellekti arendamisse.
Võimalus simuleerida erinevaid kognitiivseid lähenemisi sümboolsele mõtlemisele võimaldas tehisintellekti arendajatel luua loogikapõhist ja teadmistepõhist intelligentsust. Loogikal põhinev lähenemine töötas loogilise mõtlemise aluspõhimõtetel, keskendudes peaaegu täielikult probleemide lahendamisele, mitte inimese sarnase mõtlemisvõime kordamisele. Loogika tasakaalustas lõpuks “räbala” loogika, mis võttis arvesse asjaolu, et lahendusi võib leida väljaspool antud loogilist algoritmi. Teadmistepõhine intelligentsus seevastu kasutas probleemide lahendamiseks ära arvuti võimet salvestada, töödelda ja meelde tuletada tohutul hulgal andmeid.
Huvi aju simulatsiooni vastu elavnes 1980. aastatel pärast seda, kui sümboolse intelligentsuse areng aeglustus. See viis subsümboolsete süsteemide loomiseni, tehisintellekti lähenemisviisid, mis keerlesid mõtlemise ühendamises liikumiseks ja enesesäilitamiseks vajaliku elementaarsema intelligentsusega. See võimaldas mudelitel seostada neid ümbritsevat keskkonda oma mälus olevate andmetega. 1990. aastatel välja töötatud statistiline lähenemine aitas lihvida nii sümboolse kui ka subsümboolse tehisintellekti lähenemisviisi, kasutades keerukaid matemaatilisi algoritme, et määrata kindlaks tegevussuund, mis masina kõige tõenäolisemalt toob kaasa edu. Teadusuuringud tegelevad sageli tehisintellekti arendamisega, kasutades kõigi lähenemisviiside põhimõtteid.