С самого начала основные надежды кибернетики были связаны с моделированием работы мозга. Было ясно, что здесь можно идти двумя путями — моделировать нейронные сети и воспроизводить алгоритмы мышления.
Лучшие результаты по моделированию нейронных сетей были получены в работах школы У. Мак-Каллоха [7]. Выяснилось, однако, что сети из формальных нейронов не способны воспроизводить сложные функции мозга. Неэффективными оказались также попытки использовать такие сети для управления роботами [9]. Большой интерес вызвали работы Ф. Розенблата, который сформулировал ряд принципов нейродинамики мозга и использовал их для построения персептронов — устройств для распознавания образов. Однако строгий анализ, осуществленный М. Минским и С. Пейпертом [8], показал ограниченность существующих здесь возможностей. Таким образом, к началу 70-х гг. общий кризис нейронного подхода стал очевидным.
Одновременно проводились исследования по алгоритмическому моделированию мышления. Оcновные достижения в этой области связаны с именами А. Ньюэла и Г. Саймона [12]. Их работы по созданию GPS (общего решателя проблем) привели к формированию отдельного направления — эвристического программирования, влияние которого на исследования по ИИ прослеживается до сих пор. Однако в целом это направление исчерпало свои возможности уже к началу текущего десятилетия. При этом выяснилось, что оно не позволяет приблизиться к сколько-нибудь общей теории мышления, хотя и может обеспечить решение отдельных прикладных задач.