AIನಲ್ಲಿರುವ ತುಂಬಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಹಲವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಜಾಣತನದಿಂದ ಶೋಧಿಸುವುದರಿಂದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು: 
ತರ್ಕ ಪತ್ತೆಯು ಶೋಧಿಸುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಾರ್ಕಿಕ ಪುರಾವೆಯನ್ನು ಮುಂದಿನ ಹಾದಿಯ ಶೋಧನೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದಲ್ಲಿ, ಅದು ಪ್ರಮೇಯದಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶದತ್ತ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವೂ ಸತ್ಯಾಂಶ ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮದ ಅನ್ವಯಿಕೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಯೋಜನೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉಪ ಗುರಿಗಳ ವೃಕ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಶೋಧಿಸಿ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಗುರಿಗೆ ಹಾದಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೀನ್ಸ್‌-ಎಂಡ್ಸ್‌ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ.
ಅಂಗಗಳ ಚಲನೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುವ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವಿನ್ಯಾಸ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಶೋಧಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. 
ಹಲವು ಕಲಿಕಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶೋಧ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ಸರಳ ಸಮಗ್ರ ಶೋಧಗಳು 
ಪ್ರಪಂಚದ ಹೆಚ್ಚಿನ ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸೂಕ್ತವಾಗುವುದು: ಶೋಧ ಕ್ಷೇತ್ರ (ಶೋಧಿಸಲಿರುವ ಸ್ಥಳಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬೃಹತ್‌ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಶೋಧ ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಗುರಿಯ ಕಡೆಗೆ ಹೋಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಕಡಿಮೆಯಿರುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ "ಸ್ವಯಂ ಅನ್ವೇಷಣೆ" ಅಥವಾ "ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮಗಳನ್ನು" ಬಳಸುವುದು ಹಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ (ಇದನ್ನು "ಶೋಧ ವೃಕ್ಷದ ಕಟಾವು" ಎನ್ನುವರು). ಯಾವ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು "ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಊಹಿಸಿ" ಸ್ವಯಂ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.

ಗಣಿತೀಯ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 1990ರಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಶೋಧಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಲಭಿಸಿತು. ಹಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಪ್ರಕಾರದ ಊಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಶೋಧವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎನ್ನುವವರೆಗೆ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಬೆಟ್ಟ ಹತ್ತಿದಂತೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಬಹುದು: ಭೂಪ್ರದೇಶದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಶೋಧವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಹಾಗೆ ಮತ್ತು ಬೆಟ್ಟದ ತುದಿ ತಲುಪುವವರೆಗೆ, ಹೆಜ್ಜೆಯಿಂದ ಹೆಜ್ಜೆಗೆ ನಮ್ಮ ಊಹೆಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಾಗುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ ಭಾವಿಸಬಹುದು. ಕೃತಕ ದೃಢಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಶೋಧ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಇತರ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು.

ವಿಕಸನಶೀಲ ಗಣಕೀಕರಣದ ಬಳಕೆಯು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಶೋಧದ ಒಂದು ಪ್ರಕಾರ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವುಗಳು ಜೀವಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿರಬಹುದು (ಊಹೆಗಳು), ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಳಿಸಿ ಮರುಜೋಡಿಸಲು ಹಾಗೂ ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಬದುಕಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವುವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಯಿತು.(ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿಕೊಂಡು). ವಿಕಸನ ಗಣಕೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರವು ಸಮೂಹ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು (ಇರುವೆ ಗೂಡಿನ ಅಥವಾ ಕಣ ಸಮೂಹ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ) 
ಮತ್ತು ವಿಕಸನಶೀಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು (ಜೈವಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು 
ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ ನಂತಹ) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

AI ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಾಧನಗಳು
ರಚನಾತ್ಮಕತೆ
ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ
ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ