Kokybinis samprotavimas yra samprotavimas, pagrįstas ne skaičiais, o daugybe abstrakčių ar sudėtingesnių duomenų. Jis dažnai lyginamas su kiekybiniu samprotavimu, kuris pagal apibrėžimą yra pagrįstas skaitinėmis reikšmėmis arba statistika. Kai kurie kokybinį samprotavimą gali apibūdinti kaip „intuityvų“, kai loginiai rezultatai priklauso nuo mažiau techninių veiksnių. Daugelis taip pat mano, kad tai yra „aukštesnio lygio“ samprotavimų tipas nei grynai kiekybinis samprotavimas, kuriam norint sėkmingai atlikti reikia tik tam tikro skaičiaus skaičiavimų.
Vienas įdomiausių dalykų, susijusių su kokybiniu samprotavimu XXI amžiuje, yra tai, kad jis buvo pritaikytas ne tik žmogaus mintims, bet ir dirbtiniam intelektui. Dirbtinis intelektas – tai technologijų gebėjimas imituoti žmogaus ar gyvūno mintis ir priimti sprendimus remiantis besikeičiančiais veiksniais. Šiuo tikslu kokybinis samprotavimas vaidina svarbų vaidmenį, nes kuriant technologijas tenka naudoti daugiau nei tik skaičius, kad būtų gauti logiški rezultatai. Tai tik maža dalis būdo, kuriuo mokslininkai bando padėti technologijoms atkurti organinių smegenų funkcijas, kai šiuolaikinis mokslas padarė įspūdingų sėkmių, tačiau taip pat susidūrė su kai kuriais, atrodo, neįveikiamais iššūkiais.
Ekspertai kokybinį samprotavimą apibūdintų kaip viską, kas remiasi ne tik skaičiais. Kokybinio samprotavimo projektas gali sudaryti daugybę vaizdų ar sąlygų ir bandyti juos analizuoti iš mažiau techninės perspektyvos, nei to reikėtų kiekybiniam samprotavimui. Pirmaisiais kompiuterių gamybos metais mokslininkai beveik išimtinai sutelkė dėmesį į kiekybinius samprotavimus, nes net patys ankstyviausi kompiuteriai puikiai pasižymėjo tokio pobūdžio loginiais veiksmais. Tiesą sakant, nors kompiuteriai sugebėjo gerokai viršyti žmogaus gebėjimus mąstyti kiekybiškai, iš pradžių jie negalėjo prilygti daugumos žmogaus gebėjimų kokybiniam samprotavimui.
Šiais laikais ši lygtis greitai keičiasi, nes inžinieriams pavyko įgalinti technologijas atlikti kai kuriuos pagrindinius kokybinio samprotavimo tipus. Pavyzdžiui, programuotojai gali į kompiuterio programą įvesti kai kuriuos bendruosius aplinkos veiksnius ir susigrąžinti tam tikrus loginius rezultatus, net jei tada įvedami nenumatyti veiksniai; ankstesnės technologijos tokiose situacijose dažnai tiesiog užsiblokuodavo. Tokia „stebėjimo logika“ turi didelių pasekmių dirbtinio intelekto ateičiai; Gali būti, kad ateities mokslininkai leis kompiuteriams toliau modeliuoti žmogaus mintis, o vėliau ir žmonių elgesį, o tai gali smarkiai pakeisti technologijų vaidmenį pasaulinėje visuomenėje.