人工智能三个学派
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发布时间：2024-09-27 23:04
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时间：2024-10-19 09:23
1. 符号主义（Symbolicism），亦称逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychologism）或计算机学派（Computerism），其核心理念基于物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
2. 连接主义（Connectionism），也称为仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism），主张神经网络及其连接机制与学习算法是理解智能的关键。
3. 行为主义（Actionism），又称为进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism），其原理建立在控制论及感知-动作型控制系统之上。
这些学派对人工智能的发展历程有不同的见解。
1. 符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，该领域自19世纪末起得到快速发展，并于20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机问世后，逻辑演绎系统得以在计算机上实现。其中，启发式程序LT逻辑理论家成功证明了38条数学定理，显示了计算机在研究人类思维和模拟智能活动方面的潜力。符号主义者在1956年首次提出“人工智能”这一术语，并随后发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技术，在20世纪80年代取得了显著成就。符号主义长期占据主导地位，对人工智能发展做出了重大贡献，尤其是专家系统的开发和应用，这对于人工智能的工程应用和理论实践具有重要意义。尽管其他学派的出现，符号主义依然是人工智能的主流派别，其代表人物包括纽厄尔（Newell）、西蒙（Simon）和尼尔逊（Nilsson）等。
2. 连接主义将人工智能的起源归于仿生学，尤其是对人脑模型的研究。其标志性成就是1943年由生理学家麦卡洛克（McCulloch）和数理逻辑学家皮茨（Pitts）提出的MP模型，该模型为用电子装置模拟人脑结构和功能开辟了新途径。从神经元出发，连接主义进一步研究了神经网络模型和脑模型，为人工智能的发展提供了新的方向。20世纪60至70年代，以感知机（Perceptron）为代表的脑模型研究曾一度成为热潮，但由于理论模型、生物原型和技术条件的*，该领域在20世纪70年代后期至80年代初期遭遇了低潮。直到1982年和1984年Hopfield教授发表了两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络，连接主义才得以重新兴起。1986年，鲁梅尔哈特（Rumelhart）等人提出了多层网络中的反向传播算法（BP算法），进一步推动了连接主义的发展，为神经网络计算机的市场化奠定了基础。目前，对人工神经网络（ANN）的研究仍然活跃，尽管研究成果并未达到最初的预期。
3. 行为主义将人工智能的源头归于控制论。控制论的思想在20世纪40至50年代已成为时代的重要思潮，并影响了早期的人工智能研究者。维纳（Wiener）和麦克洛克（McCulloch）等人提出的控制论和自组织系统，以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，对多个领域产生了影响。控制论将神经系统的运作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究重点是模拟人在控制过程中的智能行为，如自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并开发了“控制论动物”。到了20世纪60至70年代，这些控制论系统的研究取得了一定进展，为智能控制和智能机器人的诞生播下了种子，这些成果在20世纪80年代得到了实际应用。行为主义作为人工智能的一个新学派，在20世纪末期出现并引起了广泛关注。行为主义的代表作包括布鲁克斯（Brooks）的六足行走机器人，它被视为新一代的“控制论动物”，是基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。
