符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智慧型模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号作业系统）假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智慧中处于主导地位，其代表人物是纽威尔、肖、西蒙和尼尔森。

早期的人工智慧研究者绝大多数属于此类。符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智慧型行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智慧。可以把符号主义的思想简单的归结为“认知即计算”。

从符号主义的观点来看，知识是信息的一种形式,是构成智慧型的基础，知识表示、知识推理、知识运用是人工智慧的核心，知识可用符号表示,认知就是符号的处理过程，推理就是採用启发式知识及启发式搜寻对问题求解的过程，而推理过程又可以用某种形式化的语言来描述，因而有可能建立起基于知识的人类智慧型和机器智慧型的同一理论体系.

符号主义学派认为人工智慧源于数学逻辑. 数学逻辑从19 世纪末起就获得迅速发展,到20 世纪30 年代开始用于描述智慧型行为. 计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。

符号主义的代表成果是1957年纽威尔和西蒙等人研製的成为“逻辑理论家”的数学定理证明程式LT。LT的成功，说明了可以用计算机来研究人的思维过程，，模拟人的智慧型活动。以后，符号主义走过了一条启发式算法——专家系统——知识工程的发展道路，尤其是专家系统的成功开发与套用，使人工智慧研究取得了突破性的进展。

符号主义学派认为人工智慧的研究方法应为功能模拟方法. 通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智慧。

符号主义主张用逻辑方法来建立人工智慧的统一理论体系，但却遇到了“常识”问题的障碍，以及不确知事物的知识表示和问题求解等难题，因此，受到其他学派的批评与否定。