L’intelligence artificielle symbolique correspond aux techniques d'IA basées sur des représentations « symboliques » (lisibles par l’homme) de haut niveau.

Neuro-fuzzy correspond à la combinaison de réseaux de neurones artificiels et des principes de la logique floue.

Les règles floues sont utilisées dans les systèmes à logique floue pour déduire une sortie basée sur des variables d'entrée. Le modus ponens et le modus tollens sont les principales règles d'inférence.  Une règle de mod us ponens est sous la forme

La logique floue est une forme de logique à valeurs multiples dans laquelle les valeurs de vérité des variables peuvent être tout nombre réel compris entre 0 et 1 inclus.

La fluence est, en intelligence artificielle, une condition qui peut changer avec le temps. Dans les approches logiques du raisonnement sur les actions, les fluides peuvent être représentés dans la logique du premier ordre par des prédicats ayant un argument dépendant du temps.

La recherche approximative des chaînes (souvent appelée familièrement recherche par chaîne floue) est la technique permettant de rechercher des chaînes correspondant à un motif approximativement (plutôt que exactement).

Un Système à inférence neuro-floue adaptatif ou inférence floue basée sur réseau adaptatif est un proche parent d du réseau neuronal artificiel qui est basé sur le systèmeTakagi-Sugeno . La technique a été développée au début des années 1990.