சாத்தியமான பல தீர்வுகளைத் தேடுவதன் மூலம் கோட்பாட்டளவிலே AI இன் பெரும்பாலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க முடியும்: 
பகுத்தறிதல் என்பதை தேடலை நிகழ்த்துதல் என்ற நிலைக்குக் கீழிறக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, தர்க்க ரீதியான நிரூபணம் என்பதை, கருதுகோள்களிலிருந்து தீர்மானங்களுக்குச் செல்லும் பாதையின் தேடலாகக் கருதலாம், இதில் ஒவ்வொரு படியும் ஒரு யூக விதியின் பயன்பாடாகும்.
திட்டமிடல் வழிமுறைகள் குறிக்கோள்கள் மற்றும் துணைக் குறிக்கோள்களின் கிளையமைப்புகள் வழியே தேடுகின்றன, அதில் இலக்குக் குறிக்கோளை அடையும் பாதையைக் கண்டறிவதற்கான முயற்சி மேற்கொள்ளப்படுகிறது, இந்தச் செயலே பொருள்-முடிவு பகுப்பாய்வு எனப்படுகிறது.
உறுப்புகளை அசைக்கவும் பொருள்களைப் பிடிக்கவும் பயன்படும் ரோபோவியல் வழிமுறைகள் உள்ளமைப்புப் பகுதியிலான அகத் தேடலைப் பயன்படுத்துகின்றன. 
பல கற்றல் வழிமுறைகள் ஏற்புடையதாக்குதலின் அடிப்படையிலமைந்த தேடல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.

எளிய முழுமையான தேடல்கள் 
பெரும்பாலான யதார்த்த உலகின் சிக்கல்களுக்கு அரிதாகப் போதுமானவையாக உள்ளன: இதில் தேடல் பகுதியானது (தேட வேண்டிய இடங்களின் எண்ணிக்கை) விரைவில் மிக அதிகமான எண்ணிக்கைக்குச் செல்கிறது. மிக மெதுவான அல்லது முடிவடையாத தேடலே இதன் முடிவாகும். குறிக்கோளை அடைய உதவாததாகத் தோன்றும் தேர்வுகளைப் புறக்கணிக்கும் (இதுவே "தேடல் கிளையமைப்பைப் பண்படுத்தல்" என்று அழைக்கப்படுகிறது) "தீர்வு விதிகள்" அல்லது "அடிப்படை விதியைப்" பயன்படுத்துவதே பெரும்பாலான சிக்கல்களுக்குத் தீர்வாகும். தீர்வு விதிகள், எந்தப் பாதையில் தீர்வு கிடைக்கும் என்பதற்கான "சிறந்த யூகத்தை" நிரலுக்கு வழங்குகின்றன.

1990களில் மிகவும் வித்தியாசமான தேடல் ஒன்று தோன்றி முக்கியத்துவம் பெற்றது, அது கணிதவியலின் சிறந்ததைத் தேர்ந்தெடுத்தல் கோட்பாட்டின் அடிப்படையில் அமைந்திருந்தது. பெரும்பாலான சிக்கல்களுக்கு, ஏதேனும் ஒரு யூகத்தின் வடிவத்தில் தேடலைத் தொடங்கி, படிப்படியாக அந்த யூகத்தைச் செம்மைப்படுத்திக்கொண்டே சென்று, மேலும் செம்மைப்படுத்த முடியாத நிலையை அடையும் வரை அதைத் தொடர முடியும். இந்த வழிமுறைகளை கண்மூடித்தனமான மலையேறுதல் தேடலைப் போலக் கருதலாம்: இதில் அடித்தளத்தில் ஏதோ ஒரு புள்ளியில் தேடலைத் தொடங்கி, படிப்படியாக மேல்நோக்கி யூகத்தை நகர்த்தி மேல்மட்டத்தை அடையும் வரை அது தொடரப்படுகிறது. பிற சிறந்ததைத் தேர்ந்தெடுத்தல் வழிமுறைகளில் தூண்டு உருவாக்கம், கற்றைத் தேடல் மற்றும் சீரற்ற தேர்வுமுறை ஆகியவை அடங்கும்.

பரிணாம கணிப்பு வழிமுறையானது சிறந்ததைத் தேர்ந்தெடுத்தல் தேடல் வகையைப் பயன்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, அவை யூகக் குழுக்களின் தொகுப்பில் (யூகங்கள்) தொடங்கி அவற்றை மாற்றத்துக்குள்ளாக்கியும் செம்மைப்படுத்தியும் ஒவ்வொரு மாற்றத்திலும் தக்கனவற்றை மட்டுமே தொடர்ந்து இருப்பதற்குத் தேர்ந்தெடுக்கின்றன (யூகங்களைச் செம்மைப்படுத்தல்). பரிணாம கணிப்பு வகைகளில் (எறும்புக் கூட்ட முறை அல்லது துகள் திரள் தேர்வுமுறை போன்ற) திரள் நுண்ணறிவு வழிமுறைகள் அடங்கும் 
மேலும் பின்வருவனவற்றைப் போன்ற பரிணாம வழிமுறைகளும் பரிணாம கணிப்பு வகைகளில் அடங்கும் : மரபியல் வழிமுறைகள் மற்றும் 
மரபியல் நிரலாக்கம் .

AI இன் சிக்கல்கள்
போட்டிகளும் பரிசுகளும்
தேடலும் ஏற்புடையதாக்குதலும்
நரம்பியல் வலையமைப்புகள்