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人工智能學科發(fā)展的主流是從“啟發(fā)程序”（Heuristic program）到“專家系統(tǒng)”（Ex-pert System）。
一、啟發(fā)程序
啟發(fā)程序是模擬人的思維方法與規(guī)律的計算機程序、用于模擬和探索人在各種問題求解過程中的思維方法與智能活動規(guī)律，以提高計算機應用的人工智能水平、輔助、延伸或擴展人們進行問題求解的能力。
第一個著名的啟發(fā)程序是“邏輯理論機”（Logic Theory Machine），簡稱為“LT”。由紐厄爾（A.Newell）、西蒙、肖（J.C.Shaw）合作，于1956年研制成功。這是心理學家與計算機專家相結合的產(chǎn)物。
啟發(fā)程序模擬了數(shù)學家證明數(shù)學定理過程中的某些思維方法和規(guī)律，應用心理學方法設計了稱為“大聲想”的心理學實驗，以便記錄和分析思維過程與智能活動，研究和探索其中的方法與規(guī)則，如：問題分解、變量代入、符號替換等。將這些規(guī)則和有關數(shù)學公理編寫成計算機程序，從而可以用計算機進行數(shù)學定理證明，利用啟發(fā)程序，證明了懷特里德與羅索的名著《數(shù)學原理》（1910年—1913年）第二章中的數(shù)學定理（共38條）開創(chuàng)了用計算機模擬人的高級智能活動，實現(xiàn)復雜腦力勞動自動化的先例，被認為是人工智能真正開端。
1956年，啟發(fā)程序的另一項重要成就是由塞謬爾研制成功的、具有自學習能力的“跳棋程序”，它模擬了塞繆爾本人及其他高明棋手的下棋策略和方法，能夠預先估計若干步走法，積累下棋的經(jīng)驗和教訓，向高明對手或通過棋譜進行學習，不斷提高棋藝的人工智能水平。起初，這個跳棋程序下不過塞繆爾本人。后來，它經(jīng)過學習其他高手的棋藝，1959年，擊敗了它的設計者。1962年，又戰(zhàn)勝了美國一個州的跳棋冠軍。這項研究成果開拓和推動了人工智能領域中“機器博弈”“機器學習”方面的研究工作。
啟發(fā)程序的進一步發(fā)展的代表作是“通用問題求解程序”（General Problem Solver），簡稱為GPS，是由紐厄爾、西蒙、肖于1960年研制成功的。他們認為，人們在求解各種不同問題的思維過程中，存在某些共同的方法和規(guī)律，通過心理學實驗發(fā)現(xiàn)和證實。其中，最活躍的智能活動是“目的與方法”的分析，即為了達到解決某個問題的目的，需要采用什么方法。通常，具有共性的思維方法如下：
1.轉換與分解
轉換是將一個問題轉換為另一個同構或同態(tài)的問題，將某種目的轉換為另一種等效或等價的目的；分解是將復雜的大問題分解為簡單的小問題，將全局的總目的分解為局部的子目的。
2.消除差別
即采用適當方法消除現(xiàn)有狀態(tài)和目標狀態(tài)的差別，消除階段目的與最終目的之間的差別，如消除一個表達式等號兩邊的差別。
3.運用算子
方法是各種算子的集合，算子即用于消除目的差別的各種操作、運算、推理、行動、工具、手段等。
4.選擇與匹配
在運用算子，消除差別的問題求解過程中，對于各種目的、子目的和有關方法、算子，都要進行選擇與匹配，才能用適當?shù)姆椒?，有效地求解問題。
基于上述分析，編制成的啟發(fā)程序GPS，可以求解11種不同類型的問題，提高了啟發(fā)程序的通用性，擴大了用計算機進行腦力勞動自動化的應用范圍。
1960年，華裔美國數(shù)理邏輯家王浩（WangHao）提出了命題邏輯的機器定理證明的新算法，利用計算機證明了集合論中的300多條定理。
1965年，羅濱遜（J.A.Robinson）提出了一階謂詞邏輯的“消解原理”（Resolution Priaciple），簡化了判定步驟，推動了基于謂詞邏輯的機器定理證明的進展。
1977年，我國數(shù)學家吳文俊提出了初等幾何判定問題的機器定理證明方法，并進一步推廣到初等微分幾何、非歐幾何領域。
二、專家系統(tǒng)
人工智能領域中，關于如何用機器模擬人的智能，特別是如何用計算機模擬人的思維，即關于“機器思維”的研究工作，在科學研究方法與系統(tǒng)開發(fā)策略上的重大轉變是“專家系統(tǒng)”（Expert System）的問世。
專家系統(tǒng)是基于專家的專業(yè)知識和工作經(jīng)驗，用于求解專門問題的計算機系統(tǒng)，例如，醫(yī)療專家系統(tǒng)，基于醫(yī)生的知識和經(jīng)驗，用于診斷和治療疾病，專家系統(tǒng)模擬專家本人的思維過程，具有類似于專家的專業(yè)知識水平與求解專門問題的能力。人工智能專家系統(tǒng)可以模擬、擴展、延伸專家本人的智能，可用于保存、傳播、匯集各行各業(yè)專家們的專業(yè)知識和寶貴經(jīng)驗，便于相互交流與廣泛應用。
第一個專家系統(tǒng)DENDRAL是化學分析專家系統(tǒng)，由美國科學家費根鮑姆（E.A.Feigenbaum）于1965年提出，1968年研制成功的。它能夠進行質譜儀的實驗數(shù)據(jù)分析，從而推斷未知化合物的分子結構，具有類似于化學專家的知識水平和分析能力。化學分析專家系統(tǒng)DENDRAL的問世，標志著人工智能學科的一個新分支——“專家系統(tǒng)”的誕生。
醫(yī)療專家系統(tǒng)MYCIN是由斯坦福大學（Stanford University）肖特利夫（E.H.Shortliffe，1947—？）等人于1971年開始研制，1974年基本完成，1976年發(fā)表的，具有內(nèi)科醫(yī)生的知識和經(jīng)驗，可用于血液感染病的診斷、治療和咨詢服務。MYCIN系統(tǒng)采用了“知識庫”（Knowledge Base）、“推理機”（Inference Engine）的系統(tǒng)結構，引入了“可信度”的概念，進行非確定性知識推理，能對用戶的咨詢提問進行回答解釋，并給出答案的可信度估計。MYCIN是功能較全面，結構較完善的專家系統(tǒng)。它的研制成功，為其他許多專家系統(tǒng)的研究與開發(fā)提供了范例和經(jīng)驗。
在應用上獲得顯著成就的是地質勘探專家系統(tǒng)（PROSPECTOR）。它是由斯坦福研究所（SRI）的杜達（R.O.Duda）等研制的，可用于地質勘測數(shù)據(jù)分析，探查礦床的類型、蘊藏址、分布。從1976年開始研制，1981年基本完成，其特點是具有多專家、多專業(yè)的知識和經(jīng)驗。由于PROSPECTOR成功地應用于鋁礦勘探，取得了重大的經(jīng)濟效益和社會效益，引起了企業(yè)界、商業(yè)界的廣泛關注，激發(fā)了關于人工智能的“淘金熱”，紛紛投資開辦智能產(chǎn)業(yè)公司，進行專家系統(tǒng)的技術的應用研究，促進了人工智能從學院式研究走向技術市場開發(fā)。
1977年，費根鮑姆提出了“知識工程”（Knowledge Engineering）的概念，進一步推動了基于知識的專家系統(tǒng)，以及其他知識工程系統(tǒng)的發(fā)展。例如，1979年，國際人工智能聯(lián)合會的世界大會上，有80%的論文是有關專家系統(tǒng)的。
為了提高專家系統(tǒng)的設計和開發(fā)效率，縮短研制周期，發(fā)展了各種類型的專家系統(tǒng)開發(fā)工具。例如，骨架型專家系統(tǒng)開發(fā)工具EMYCIN、KAS等；知識獲取輔助工具TEIRE-SIES、SEEK等；通用知識表達語言LISP、PROLOG、KRL、OPS5等；組合式開發(fā)工具AGE等。
我國的第一個專家系統(tǒng)是由中國科學院自動化研究所控制論組涂序彥、郭榮江等，于1977年開始研制，1979年研制成功的“中醫(yī)關幼波肝炎診斷治療程序”。這也是國際上第一個中醫(yī)專家系統(tǒng)。
80年代以來，專家系統(tǒng)的研究與開發(fā)向大型、多學科、綜合性知識工程系統(tǒng)發(fā)展。例如HPP'—80系統(tǒng)是由斯坦福大學、斯坦福研究所聯(lián)合開發(fā)的大型知識工程系統(tǒng)。其中包括：化學分析、醫(yī)療診斷、分子生物學、結構力學、故障診斷、電路設計等多個學科的應用專家系統(tǒng)，和EMYCIN、AGE等知識工程工具。
專家系統(tǒng)的大量研究、開發(fā)及許多成功的應用，一方面推動了知識表達、知識推理、知識獲取、知識利用等知識工程方法和技術的發(fā)展，例如，尼爾遜（N.J.Nilsson）在1980年出版的《人工智能原理》專著中，以產(chǎn)生式系統(tǒng)為基本結構，采用謂詞演算方法，論述了基于知識表達、推理的人工智能系統(tǒng)設計原理。專家系統(tǒng)作為典型的知識工程系統(tǒng)，已成為人工智能領域中最活躍和富有成效的學科分支。另一方面，它也促進了人工智能的普及，從一般思維規(guī)律的探討轉向專業(yè)知識的利用，從學院式的理論研究走向技術市場的應用開發(fā)，使社會公眾對人工智能的意義和價值有更多的了解。但是，專家系統(tǒng)和知識工程還存在知識獲取“瓶頸”、不確定性常識推理等難題，有待進一步發(fā)展。
