(यह छवि केवल उदाहरण के लिए बनाई गई है)
प्रतीकात्मक संज्ञानात्मक मॉडल इस सिद्धांत पर काम करते हैं कि संज्ञान प्रतीकों के हेरफेर से जुड़ी गणना है। ये मॉडल तार्किक तर्क, भाषा के उपयोग और समस्या-समाधान जैसी संरचित विचार प्रक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए प्रस्तावों, योजनाओं और नियमों (जैसे, यदि-तो कथन) जैसे उच्च-स्तरीय, स्पष्ट निरूपणों का उपयोग करते हैं। ये शास्त्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता का आधार बनते हैं, जिसे अक्सर "पुराने जमाने की कृत्रिम बुद्धिमत्ता" (GOFAI) कहा जाता है।
प्रतीकात्मक मॉडलिंग की मूलभूत अवधारणा न्यूवेल और साइमन द्वारा प्रतिपादित भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पना है। यह परिकल्पना कहती है कि कोई भौतिक प्रणाली (जैसे कंप्यूटर या मस्तिष्क) तभी बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करती है जब वह एक भौतिक प्रतीक प्रणाली हो। ऐसी प्रणाली में प्रतीक (पैटर्न) और ऐसी प्रक्रियाएं होती हैं जो इन प्रतीकों को जटिल संरचनाओं में निर्मित, संशोधित और संयोजित कर सकती हैं। इस प्रकार, चिंतन को नियमों के एक समूह के अनुसार प्रतीकों के हेरफेर के एक रूप के रूप में देखा जाता है।
व्यवहार में, ये मॉडल अक्सर किसी समस्या को संभावित अवस्थाओं के समूह वाले "समस्या क्षेत्र" के रूप में प्रस्तुत करते हैं। फिर मॉडल प्रारंभिक अवस्था से लक्ष्य अवस्था तक का मार्ग खोजने के लिए अनुमानों द्वारा निर्देशित खोज एल्गोरिदम (जैसे साधन-साध्य विश्लेषण) का उपयोग करता है। ज्ञान स्पष्ट रूप से कोडित और व्याख्या योग्य होता है। उदाहरण के लिए, चिकित्सा निदान के लिए एक विशेषज्ञ प्रणाली में "यदि लक्षण है तो रोग है" नियमों का एक बड़ा डेटाबेस होगा। यह दृष्टिकोण सुस्पष्ट, तार्किक क्षेत्रों के लिए शक्तिशाली है, लेकिन अस्पष्टता, शोर और पैटर्न पहचान कार्यों में कठिनाई होती है, जहाँ संबंधवादी मॉडल उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं।
प्रतीकात्मक संज्ञानात्मक मॉडल
(यदि तिथि अज्ञात है या प्रासंगिक नहीं है, उदाहरण के लिए "द्रव यांत्रिकी", तो इसके उल्लेखनीय उद्भव का एक अनुमानित आंकड़ा प्रदान किया गया है)
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