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人工智能导论——人工智能的主要学派及主张 人工智能主要的学派有什么特点

人工智能导论——人工智能的主要学派及主张

目前对人工智能研究影响较大的的学派主要有符号主义、联结主义和行为主义这三大学派。

(1)符号主义(symbolicism),又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

主张:该学派认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展,到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家,证明了38条数学定理,表了可以应用计算机研究人的思维多成,模拟人类智能活动。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。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程其,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,从而模拟人类的认知过程,实现人工智能。

(2)联结主义(connectionism),又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism),其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

主张:其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。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。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。 它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型,即MP模型,开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型,开辟了人工智能的又一发展道路。

(3)行为主义(actionism),又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

主张:认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。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,影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用,如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究,并进行“控制论动物”的研制。到20世纪60~70年代,上述这些控制论系统的研究取得一定进展,播下智能控制和智能机器人的种子,并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。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。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人,它被看作是新一代的“控制论动物”,是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。

就人工智能三大学派的历史发展来看,符号主义认为认知过程在本体上就是一种符号处理过程,人类思维过程总可以用某种符号来进行描述,其研究是以静态、顺序、串行的数字计算模型来处理智能,寻求知识的符号表征和计算,它的特点是自上而下。而联结主义则是模拟发生在人类神经系统中的认知过程,提供一种完全不同于符号处理模型的认知神经研究范式。主张认知是相互连接的神经元的相互作用。行为主义与前两者均不相同。认为智能是系统与环境的交互行为,是对外界复杂环境的一种适应。

 

 

 

内容主要来自于《人工智能及其应用》

 

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。

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