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隨著人工智能的發展，人工智能的研究目標也一直在發生著某種變化。在人工智能研究的早期，人工智能研究人員期望找到關於智能的普遍原理，並試圖用計算機程序去檢驗其學說的真理性。1956年，西蒙（Herbert Simon）和紐威爾（Allen Newell）合作編寫了一個人工智能程序，稱為「普遍問題解決者」。當然，這個程序實際上不可能解決所有的問題。在當今，大多數的人工智能研究人員已經放棄了尋找智能普遍原理的夢想，轉向研究解決各種問題的工程技術方面，並不斷充實這種技術庫。
這種研究重點的轉移突出反映了人工智能領域內興趣和方法的不同。比如計算機視覺，已或多或少地發展成了一個單獨的學科，其理論基礎更多地來自信號處理技術，而非更抽象的計算機推理技術。這使得一部分人對於人工智能的學科性質傾向於科學層面發生了改變。其實，這種認識很明顯也有些失之偏頗的地方。
不過，有一點沒有改變，即人工智能的研究者總是努力地去研究如何用人工的方法去模擬和做到人類智能，為我們製造一些能夠像我們一樣思考，能夠移動、感知它周圍正在發生的事情的智能機器。他們從不回避，也無法回避關於人的智能原理的研究。因為，任何人工智能的具體研究都不能離開對人類智能的研究，這一點，已經是共識。
如前所述，雖然人工智能的發展目標發生了某種細微的改變，但是，人工智能研究以理解、模擬人類智能的推理能力為核心而展開研究路線一直沒有改變。這些人工智能研究者主要從三個方面來展開研究：一部分人被稱為人文主義的人工智能研究者。他們受心理學的激勵，想發現人類是如何思考的，並在計算機上模擬這些過程。盡管心理學推動了人工智能的不少發展，但有時很難預料基於這些技術的程序何時會失敗、何時會工作得很好。
另一部分人被稱為邏輯主義的人工智能研究者。這些研究人員更喜歡將人工智能的程序建築在形式邏輯之上，而非心理學上。其成就之一是創造出了「非單調」邏輯的新形式。而另一部分人工智能研究者被稱為結構主義者。這些研究人員相信模擬人腦工作的最好辦法是重新創造出大腦的信息處理能力。聯結主義就是這種研究思路的典型代表。聯結主義者致力於在矽片上建立人造神經的內部相互連接的網路，並因此來說明。