Интеллектуалды мінез-құлық биологиялық элементтер негізінде, сонымен қатар нейрокомпьютер немесе биокомпьютер сияқты алдын ала жасалған есептеу жүйелерінде модельденеді.
Осы бағыттарға сүйеніп, ЖИ-ді практика жүзінде іске асырудың жекелеген әдістері бар. Бұларға жатқызуға болатындар:
– Ойлау үрдістерін символдық модельдеу. ЖИ саласындағы негізгі бағыттардың бірі. Ол білім беру модельдерін әзірлеумен, сараптамалық жүйелердің өзегін құрайтын білім базасын құрумен байланысты. Білім алу мен құрылымдаудың модельдері мен әдістерін қамтиды. Пайымдауларды модельдеу символдық жүйелерді құруды білдіреді, олардың кіре берісінде белгілі бір міндет қойылған, ал шығатын жерінде оның шешімі талап етіледі. Әдетте ұсынылатын тапсырма формалданған, алайда шешім алгоритмі жоқ немесе ол тым қиын және күрделі еңбекті қажет етеді. Бұл бағытқа: теоремалардың дәлелі, шешім қабылдау мен ойын теориясы, жоспарлау және диспетчерлендіру, болжам жасау кіреді. ЖИ-ді жүзеге асырудың төменгі тәсіліне сүйенеді.
Табиғи тілдермен жұмыс. Жасанды интеллект және математикалық лингвистиканың ортақ (жалпы) бағыты. Ол компьютерлік талдау және табиғи тілдерді синтездеу мәселелерін зерттейді. Жасанды интеллектіге қатысында талдау тілді түсінуді, ал синтез – адами сауатты өлшемге сәйкес келетін мәтінді іздестіруді, тудыруды білдіреді. Табиғи тілді өңдеу өте маңызды бағыт болады. Осы бағыт шеңберінде қол жетімді көздерде бар мәтінді өз бетінше оқып, табиғи тілді өңдеуге жеткілікті болатын білім алудың мақсаты қойылады. Табиғи тілді өңдеудің қандай да бір тікелей қолданылуы ақпараттық іздеу мен машиналық аударманы қамтиды. ЖИ-ді жүзеге асырудың өрлемелі тәсіліне сүйенеді.
Машиналық оқыту (ағылш. machine learning, ML) – есептің тікелей шешімі емес, ол көптеген ұқсас есептер шешімдерін қолданып оқыту үдерісінің өзіндік ерекшелігі болып табылатын ЖИ әдістерінің тобы. Бұл ЖИ дамуының басында пайда болған негізгі бағыттардың бірі еді. Машиналық оқыту бөлімі математикалық статистика әдістерін, желілерді оқыту әдістерін және олардың құрылымы топологияларының түрлерін біріктіру нәтижесінде өмірге енеді. Машиналық оқытудың міндеті жұмыс кезінде жүйенің өз бетінше білімін жетілдіруі арқылы, адам қызметінің түрлі салаларына байланысты кәсіби міндеттерді шешуді автоматтандырудан тұрады, Ол адамның сөзін, ым-ишарасын, бейнелерді анықтау, қолжазбаны тануы кезінде ең көп таралымын табады. Машиналық оқыту технологиясын пайдалану, қоғам өмірінің барлық салаларында үлкен көлемдегі деректерді жинақтауға мүмкіндік береді. Бұл жүйелер өрлейтін ЖИ тобына жатады, өйткені, өзін-өзі жетілдіретін нейрондық желілерді пайдаланады.