左図は，山田作成の人工知能研究マップ．縦軸は記号知能と計算知能に二分される．記号知能は知能の本質は言葉と論理にあると考え，言葉を構成するもの=記号を組み合わせる記号処理によって知能を実現しようとする．つまり脳内の概念的世界を扱おうとする．一方，計算知能は，実世界における情報や言葉が意味するする実体，あいまいさ，不確実性などを重視し，数値計算によって知能を情報処理しようとする．

横軸の認知/生物的AIとデータ科学的AIの分類は，知能を実現するための理論/方法論が認知科学的か，生物学的か，データ科学的かの違いを表す．二次元空間内に黒字で書かれた推論・学習・理論等は個別の知能情報処理手法で，空間内の位置でそれぞれがどの分類に入るかを示している．

人工知能は当初，左上の探索/推論/知識の研究から始まった(1950-80年代)．その後知識発見/獲得の研究の必要性が認識され，研究が進んだ(1980-90年代)．ここまでは，人工知能において記号知能が主流だった時代である．

計算知能も歴史は古い．おおよそ1960年代から始まったが，長い間傍流に留められた．80年代後半から徐々に勢力を増し，ファジィ理論，人工ニューラルネット，進化的計算，ベイズ推論等が注目されるようになった．21世紀に入ると，データマイニングと機械学習が脚光を浴びるようになる．2010年代になってからはディープラーニング，2020年代には生成AIが登場し，計算知能が完全にAIの主流となった．