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Der symbolverarbeitende Ansatz ist der ältere von beiden oben genannten Ansätzen (vgl. Kap. 1.1.) in der KI-Forschung. Nach AHRWEILER (Ahrweiler 1995: S.22) sollen hierbei die einzelnen Denkschritte des Menschen direkt "in die Sprache eines Computerprogramms übersetzt" werden. Nach NEWELL und SIMON sind "kognitive Prozesse Transformation von Symbolstrukturen. Symbolstrukturen wiederum sind aus elementaren Symbolen als bedeutungstragende Einheiten gemäß syntaktischer Regeln zusammengesetzt." In diesem Zusammenhang sei die These von NEWELL und SIMON eine hinreichende Voraussetzung von intelligentem Verhalten (Strube, 1993: S.304). "Die Fähigkeiten, die diese Leistungen [z.B. Verknüpfung von Symbolketten] ermöglichen", wollen wir "auf der funktionellen Ebene mit rationaler Intelligenz bezeichnen." (Cruse/Dean/ Ritter, 1998: S.10) Der Begriff der rationalen Intelligenz übernimmt auch für die Definition der künstlichen Intelligenz eine wichtige Funktion. Digitalcomputer sind symbolverarbeitende Systeme, die den Gesetzen der Logik folgen, die wiederum auf der Ratio fußen. An dieser sehr eingeschränkten Definition von künstlicher Intelligenz liegt das Problem. Ist ein System wirklich als intelligent zu bezeichnen, wenn es sich nur auf künstliche Problemstellungen beschränkt? Diese Frage jedoch soll Gegenstand der Diskussion über Grenzen und Möglichkeiten künstlicher Intelligenz sein. (vgl. Kap. 1.2./1.3.)
Ein großer Bereich der KI-Forschung ist die Cognitive Science, die den menschlichen Geist und die Materie miteinander verbindet. Sie beschäftigt sich mit Fragen wie "Gibt es Kategorien, die menschliches und maschinelles Denken a priori beschränken?" oder "Wie funktioniert die biologische Informationsverarbeitung?" (Bibel/u.a., 1987: S. 5) Es sei hier nur beispielhaft auf die Ausführungen zu den Grenzen der KI hingewiesen, denn auch damit beschäftigen sich die Cognitive Science Forscher.
Die Ziele der KI-Forschung sind einerseits "to construct computer programs which exhibit behavior that we call "intelligent behavior" when we observe it in human beings", andererseits will man durch die Entwicklung von Simulationsmodellen natürliche Kognitionsprozesse besser verstehen lernen. In diesen Definitionsansatz, künstliche Intelligenz möge menschliche Intelligenz simulieren, reiht sich auch der nun folgende Turing-Test ein, der dann als erfolgreich bezeichnet werden darf, wenn ein Mensch während einer Konversation den Unterschied zwischen einer Maschine und einem Menschen nicht mehr wahrnehmen kann.
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