人工智能是关于知识的学科及怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科。在计算机科学领域，核心方法是指实现软件或产品的某种功能的关键技术，核心方法是一个产品主要竞争力的体现。核心方法的分类一般是根据实际应用情况而定。

核心方法是指实现软件或产品的某种功能的关键技术。在人工智能中，核心方法的创新可以极大地促进人工智能在更多领域应用。人工智能的核心方法经历了以知识为中心的发展的阶段，到越来越多的人认识到知识在模拟智能中的重要性，围绕知识表示、推理、机器学习，以及结合问题领域知识的新认知模拟进行了更加深入的探索。

问题求解，即解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。 能够求解难题的下棋 (如国际象棋 )程序的出现，是人工智能发展的一大成就。在下棋程序中应用的推理，如向前看几步，把困难的问题分成一些较容易的子问题等技术，逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术。搜索策略可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索，它决定着问题求解的推理步骤中，使用知识的优先关系。另一种问题的求解程序，是把各种数学公式符号汇编在一起，其性能已达到非常高的水平，并正在被许多科学家和工程师所应用，甚至有些程序还能够用经验来改善其性能。例如，1993 年美国发布的一个叫做 MACSYMA 的软件，它能够进行较复杂的数学公式符号运算。如前所述 , 尚未解决的问题包括人类棋手具有的表达的能力，如国际象棋大师们洞察棋局的能力； 另一个未解决的问题涉及问题的原概念，在人工智能中叫做问题表示的选择。人们常常能够找到某种思考问题的方法从而使求解变得容易而最终解决该问题。