人工智能的三大学术流派有哪些 人工智能影响较大的流派有哪些

人工智能的三大学术流派有哪些

⼈⼯智能的三⼤学术流派有哪些？

今天⽆意间听到了⼀位同事说起⼈⼯智能的三⼤流派，这个也有流派？想先了解⼀下，就在⽹上搜索了⼀下相关的基础知识进⾏补充。

前世今⽣

⼈⼯智能在其学科发展的60余年历史中，有许多不同学科背景的学者都曾对⼈⼯智能做出过各⾃的理解，提出不同的观点，由此产⽣了不

同的学术流派。

这其中，对⼈⼯智能研究影响较⼤的主要有符号主义、联结主义和⾏为主义三⼤学派。

三⼤学派

⼀、符号主义

(symbolicism)-

数理逻辑

符号主义学派认为⼈⼯智能源于数学逻辑，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。

符号主义致⼒于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，从⽽模拟⼈类的认知过程，实现⼈⼯智

能。

符号主义的发展⼤概经历了⼏个阶段：推理期（20世纪50年代–20世纪70年代），知识期（20世纪70年代—-）。“推理期”⼈们基于

符号知识表⽰、通过演绎推理技术取得了很⼤的成就；“知识期”⼈们基于符号表⽰、通过获取和利⽤领域知识来建⽴专家系统取得了⼤量

的成果

⼆、联结主义

(connectionism)-

仿⽣学

连接学派通过算法模拟神经元，并把这样⼀个单元叫做感知机，将多个感知机组成⼀层⽹络，多层这样的⽹络互相连接最终得到神经⽹络。

这⼀学派认为⼈⼯智能源于仿⽣学，特别是⼈脑模型的研究。联结主义学派从神经⽣理学和认知科学的研究成果出发，把⼈的智能归结为⼈

脑的⾼层活动的结果，强调智能活动是由⼤量简单的单元通过复杂的相互连接后并⾏运⾏的结果。我们可以根据要解决的实际问题来构建神

经⽹络，进⽽⽤数据不断训练这⼀⽹络，调整连接权重来模拟智能。

20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、⽣物原型

和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期⾄80年代初期落⼊低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论

⽂，提出⽤硬件模拟神经⽹络以后，连接主义才⼜重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等⼈提出多层⽹络中的反向传播算法(BP)

算法。进⼊21世纪后，连接主义卷⼟重来，提出了“深度学习”的概念。

三、⾏为主义

(actionism)-

控制论

是⼀种基于“感知—⾏动”的⾏为智能模拟⽅法。⾏为主义学派认为，⾏为是有机体⽤以适应环境变化的各种⾝体反应的组合，它的理论⽬

标在于预见和控制⾏为。

⾏为主义是20世纪末才以⼈⼯智能新学派的⾯孔出现的,引起许多⼈的兴趣。这⼀学派的代表作⾸推布鲁克斯( Brooks)的六⾜⾏⾛机器⼈,

它被看作新⼀代的“控制论动物”,是⼀个基于感知-动作模式的模拟昆⾍⾏为的控制系统。