人工智能的又一个研究途径是联接主义，过程就是网络大量神经元的即人工神经网络。联接主义根据对人脑的研究，认为人工智能的基本单元是神经元，人类认知整体活动。这种活动不是串行方式，而是以并行分布方式进行的。区别于符号主义，人工神经网络中不存在符号的运算。人工神经网络的发展可由下面表格来体现：
| 时 间 | 人 物 | 发表文章或提出理论 |
| 1943年 | 美国心理学家Mceulloch 数理逻辑学Pittis |
《数学生物物理》 M-P模型 |
| 1949年 | 心理学家海勃 | 提出了突触联接可变的假设此假设称为Hebb学习率 |
| 50年代及60年代初期 | 一群研究人员 | 开发出一批用电子线路或计算机实现的神经网络 |
| 1982年和1984年 | 美国物理学家霍普菲尔特发表了两篇文章 | 文中提出的人工神经网络模型称为Hopfield神经网络 |
| 1984年 | 黑顿 | 提出可行算法称为玻兹曼模型 |
| 1986年 | 拉孟哈特麦克里兰德 | 提出了PDP理论 |
| 1988年 | 美国加州大学蔡少堂 | 提出了细胞网络模型 |