人工智慧的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智慧的機器的想法。十九世紀，英國數學家布林和德o摩爾根提出了“思維定律“，這些可謂是人工智慧的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計了第一架“計算機器“，它被認為是計算機硬體，也是人工智慧硬體的前身。電子計算機的問世，使人工智慧的研究真正成為可能。
作為一門學科，人工智慧於１９５６年問世，是由“人工智慧之父“McCarthy及一批數學家、資訊學家、心理學家、神經生理學家、電腦科學家在Dartmouth大學召開的會議上，首次提出。對人工智慧的研究，由於研究角度的不同，形成了不同的研究學派。這就是：符號主義學派、連線主義學派和行為主義學派。
傳統人工智慧是符號主義，它以Newell和Simon提出的物理符號系統假設為基礎。物理符號系統是由一組符號實體組成，它們都是物理模式，可在符號結構的實體中作為組成成分出現，可通過各種操作生成其它符號結構。物理符號系統假設認為：物理符號系統是智慧行為的充分和必要條件。主要工作是“通用問題求解程式“（General Problem Solver, GPS）：通過抽象，將一個現實系統變成一個符號系統，基於此符號系統，使用動態搜尋方法求解問題。
連線主義學派是從人的大腦神經系統結構出發，研究非程式的、適應性的、大腦風格的資訊處理的本質和能力，研究大量簡單的神經元的集團資訊處理能力及其動態行為。
人們也稱之為神經計算。研究重點是側重於模擬和實現人的認識過程中的感覺、知覺過程、形象思維、分散式記憶和自學習、自組織過程。
行為主義學派是從行為心理學出發，認為智慧只是在與環境的互動作用中表現出來。
人工智慧的研究經歷了以下幾個階段：
第一階段：50年代人工智慧的興起和冷落
人工智慧概念首次提出後，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程式、通用問題s求解程式、LISP表處理語言等。但由於消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智慧走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智慧研究出現新高潮
DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay-II語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智慧引向了實用化。並且，1969年成立了國際人工智慧聯合會議（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研製，人工智慧得到了很大發展
日本1982年開始了“第五代計算機研製計劃“，即“知識資訊處理計算機系統KIPS“，其目的是使邏輯推理達到數值運算那麼快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智慧的熱潮。
第四階段：80年代末，神經網路飛速發展
1987年，美國召開第一次神經網路國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此後，各國在神經網路方面的投資逐漸增加，神經網路迅速發展起來。
第五階段：90年代，人工智慧出現新的研究高潮
由於網路技術特別是國際互連網的技術發展，人工智慧開始由單個智慧主體研究轉向基於網路環境下的分散式人工智慧研究。不僅研究基於同一目標的分散式問題求解，而且研究多個智慧主體的多目標問題求解，將人工智慧更面向實用。另外，由於Hopfield多層神經網路模型的提出，使人工神經網路研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智慧已深入到社會生活的`各個領域。