초기의 인공지능은 숫자를 계산하고 기호를 조작하는 알고리즘을 통해 논리적 추론을 수행하였다. 서양의 근대 합리주의는 이성적인 사고를 위해서는 일상 언어보다 수학과 같이 추상적이고 논리적인 기호 체계를 사용하는 것이 우월하다는 생각에 기반하며, 기호를 조합해 의미를 만들고 이를 기계적으로 조작해 새로운 의미를 만드는 정형적 추론(formal reasoning)이 가능하다고 믿었기 때문이다(유신, 2014: 29-30). 노벨경제학상 수상자이자 인공지능의 초기 개척자였던 사이먼 교수는 1959년 범용문제해결기(General Problem Solver) 알고리즘을 만들어 어떤 문제(예: 하노이의 탑 퍼즐)이든 기호(symbols)와 규칙(rule)으로 나타낼 수만 있으면 컴퓨터는 규칙에 따라 모든 가능한 기호의 조합을 차례차례 검토해 해답을 찾을 수 있다고 제안하였다. 하지만 문제가 조금만 복잡해지면 풀기 위해 고려해야 하는 조합의 수가 무한대에 가까이 폭발해 버리는 ‘상태 폭발(state explosion)' 문제에 직면하며 인공지능 연구는 좌절하였다.
초기 인공지능은 숫자 계산과 기호 조작에 기반하는 알고리즘으로 논리적 추론을 도출했다. 기호와 규칙으로 나타낼 수 있는 모든 문제는 컴퓨터로 기호의 조합을 검토하여 답을 찾을 수 있다는 범용문제해결기 알고리즘이 이것이다. 그러나 상태폭발 문제와 맞닥뜨리면서 인공지능 연구는 벽에 부딪혔다.