Le symbolisme, également connu sous le nom d'école de logique, de psychologie ou d'informatique, est une méthode de simulation intelligente basée sur le raisonnement logique. L'IA symbolique a été le paradigme dominant de la recherche en IA des années 1950 aux années 1980. Les réalisations représentatives comprennent la preuve par la machine, les systèmes experts et l'ingénierie des connaissances. Le symbolisme soutient que l'IA est issue de la logique mathématique. L'IA symbolique utilise la loi du raisonnement logique pour imiter les activités intelligentes de l'homme et parvenir à simuler les fonctions du cerveau humain.
Les principaux chercheurs de l'IA symbolique sont Allen Newell, Herbert A. Simon et Nils J. Nilsson. Ils estiment que les bases de la connaissances et de la pensée humaines est le symbole. Ainsi, l'apprentissage est un processus de manipulation symbolique. Les adeptes de l'IA symbolique pensent qu'il est possible d'établir le même système avec des symboles pour l'intelligence des machines.
L'une des grandes réussites de l'IA symbolique est Deep Blue. Le superordinateur d'IBM, qui a battu le champion d'échecs Garry Kasparov en 1997, a représenté une étape importante dans l'histoire de l'IA.
Plus tard, IBM a lancé Watson, qui a battu avec succès le joueur le plus dominant de l'émission télévisée américaine Geopardy en 2011. Aujourd'hui, l'entreprise se consacre à la fourniture de solutions d'IA dans un large éventail de domaines, comme dans le secteur de la santé, afin de proposer aux patients les meilleures options de traitement.