Missä tieto sijaitsee ihmismielessä, ja miten se on esitetty? Tämä kysymys on askarruttanut ihmisiä kauan, todistettavasti ainakin Sokrateen ajoista lähtien [s. 4]gardner. Digitaalitietokoneen keksiminen 1930-luvulla nosti kysymyksen esiin uudella voimalla. Tietoa käsittelevän koneen keksiminen loi uuden metaforan ihmisen tarkasteluun: Ihminenkin voitiin nähdä informaatiota prosessoivana systeeminä.
Tietokonemetaforan lisäksi tietokoneen keksiminen toi mukaan uusia mahdollisuuksia: Mieltä tai aivoja voitaisiin ehkä piankin todella yrittää simuloida tietokoneella, ja näin testata erilaisia mielen malleja. Tietokoneen roolista ajattelun mallinnuksessa vallitsi kuitenkin kaksi näkemystä:
One faction saw computers as a system for manipulating mental symbols; the other, as a medium for modeling the brain [s. 15]dreyfus.
Ensimmäisestä näkökannasta kehittyi ns. symbolinen tekoäly (AI, Artificial Intelligence tai Classical AI, klassinen tekoäly), jälkimmäistä taas kutsutaan konnektionismiksi (Connectionism). Voidaan ajatella, että symbolinen tekoäly vetää analogian mielen ja kielen välille, esittäen että esimerkiksi propositiologiikka mallintaa hyvin mielen toimintaa. Konnektionismi taas katselee mieltä hermoverkko-analogian kautta, uskoen että kopioimalla rakenne riittävän alhaisella tasolla, voidaan lopulta kopioida myös toiminnot.
Konnektionismi siis mallintaa aivoja hermosolun abstraktion tasolla, ja olettaa mielen jotenkin emergoituvan hermosolujoukkojen toiminnasta. Symbolinen tekoäly taas mallintaa mielen kielellis-rationaalisia prosesseja, ottamatta sen tarkemmin kantaa mielen ja aivojen suhteeseen, tai siihen mistä symbolit tulevat.
Sekä symbolinen tekoäly että konnektionismi jakaantuvat vielä alalajeihin sen mukaan, pyritäänkö mallintamaan nimenomaan ihmisen kognitiota, päättelyä tai aivoja, vai ''hyödyllisiä kognitioita'' tai ''oikeaa päättelyä''. Ensimmäinen on deskriptiivinen lähestymistapa, joka yrittää kuvata ja mallittaa maailmaa sellaisena kuin se on, jälkimmäinen taas normatiivinen, jossa pyritään sekä määrittelemään todellisuudessa esiintyvistä kognitiivisista kyvyistä riippumaton tavoiteltava lopputulos, että saavuttamaan tämä tulos rakennettavilla malleilla.
Symbolisen suuntauksen kehitykseen vaikutti vahvasti näkemys mielen ja digitaalisen tietokoneen ekvivalenttiudesta fysikaalisina symbolisysteemeinä. Digitaalitietokoneen käsittelemät bittijonot saattavat esittää mitä tahansa: numeroita tai yhtä hyvin todellisen maailman piirteitä. Ohjelmat voidaan nähdä sääntöinä jotka kuvaavat näiden olioiden välisiä suhteita. Newellin ja Simonin kuuluisa määritelmä kuvaa asian seuraavasti:
The Physical Symbol System Hyphothesis. A physical symbol system has the necessary and sufficient means for general intelligent action. By 'necessary' we mean that any system that exhibits general intelligence will prove upon analysis to be a physical symbol system. By 'sufficient' we mean that any physical symbol system of sufficient size can be organized further to exhibit general intelligence [s. 41]newell.
Newellin ja Simonin mukaan on siis olemassa abstraktiotaso, jolla kaikki älykkäät systeemit ovat tietyssä mielessä ekvivalentteja. He korostavat, että toisin kuin abstraktissa symbolisysteemissä, fysikaalisessa symbolisysteemissä on sisäinen semantiikka; esim. digitaalitietokoneen ohjelmissa käskyt viittaavat koneen todellisiin muistiosoitteisiin, ja käskyjen merkitys siis voidaan selvittää tutkimalla ko. muistiosoitteiden sisältöä [s. 11]bechtel.
Sisäinen semantiikka jäi kuitenkin sivuosaan symbolisessa suuntauksessa. Klassisen tekoälyn saavutuksissa ohjelman symbolien merkitykset on aina määritellyt tutkija, systeemin kannalta siis ulkoa annettuina. Tämä on johtanut siihen, että systeemin luojan pitää jakaa maailma noihin symboleihin, ja löytää niiden väliset suhteet, jotta kone voisi niillä operoida.