符号主义

符号主义-数理逻辑

符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、生理学派(psychlogism)或打算机学派(computerism)，其事理紧张为物理符号系统假设和有限合理性事理。

符号主义认为人工智能源于数理逻辑。
数理逻辑从19世纪末起就得到迅速发展;到20世纪30年代开始用于描述智能行为。
打算机涌现后,又在打算机上实现了逻辑演绎系统。
其有代表性的成果为启示式程序LT(逻辑理论家),证明了38条数学定理,表明了可以运用打算机研究人的思维过程,仿照人类智能活动。

正是这些符号主义者,早在1956年首先采取“人工智能”这个术语。
后来又发展了启示式算法→专家系统→知识工程理论与技能,并在20世纪80年代取得很大发展。

符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的发展做出主要贡献，尤其是专家系统的成功开拓与运用,为人工智能走向工程运用和实现理论联系实际具有特殊主要的意义。
在人工智能的其他学派涌现之后,符号主义仍旧是人工智能的主流学派。

联结主义

联结主义-仿生学

联结主义(connectionism),又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism),其事理紧张为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

联结主义认为人工智能源于仿生学,特殊是人脑模型的研究。
它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑学家皮茨创立的脑模型,即MP模型,首创了用电子装置模拟人脑构造和功能的新路子。
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。

20世纪60-70年代, 联结主义,尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾涌现过热潮。
由于当时的理论模型、生物原型和技能条件的限定,脑模型研究在70年代后期至80年代初期落入低潮。
直到前述Hopfield教授在1982年和1984年揭橥两篇主要论文,提出用硬件仿照神经网络后, 联结主义又重新拾头。
1986年鲁梅尔哈特等人提出多层网络中的反向传播(BP)算法。

此后, 联结主义势头大振,从模型到算法,从理论剖析到工程实现,为神经网络打算机走向市场打下根本。
现在,对ANN的研究激情亲切仍旧较高,但研究成果未能如预想的那样好。

进化主义

行为主义-掌握论

行为主义(actionism),又称进化主义(evolutionism)或掌握论学派(cyberneticsism),其事理为掌握论及感知-动作型掌握系统。

行为主义认为人工智能源于掌握论。
掌握论思想早在20世纪40-50年代就成为时期思潮的主要部分,影响了早期的人工智能事情者。
维纳和麦克洛(McCloe)等人提出的掌握论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程掌握论和生物掌握论,影响了许多领域。
掌握论把神经系统的事情事理与信息理论、掌握理论、逻辑以及打算机联系起来。

早期的研究事情重点是仿照人在掌握过程中的智能行为和浸染,如对自寻优、自适应、自校正、自沉着、自组织和自学习等掌握论系统的研究,并进行“掌握论动物”的研制。
到60-70年代,上述这些掌握论系统的研究取得一定进展,播下智能掌握和智能机器人的种子,并在80年代出身了智能掌握和智能机器人系统。

行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔涌现的,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“掌握论动物”,是一个基于感知-动作模式的仿照昆虫行为的掌握系统。

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