人工智能三大学派
人工智能三大流派
三大流派三大流派（Artificial Intelligence，简称）是一门研究和开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。
随着科技的不断发展，逐渐分化出了三大主要流派，即符号主义流派、连接主义流派和进化主义流派。
1、符号主义流派符号主义流派是领域最早兴起的一种方法论，也被称为经典（Classical ）。
该流派主要关注运用符号逻辑推理和知识表示方法来解决问题。
其核心思想是借助推理、规则和知识表示，将问题的符号表示与相应的问题解决方法进行匹配。
符号主义方法在机器学习、专家系统和自然语言理解等领域取得了一些重要的突破。
1.1 专家系统专家系统是符号主义流派的核心研究领域之一。
它通过建立一套用于模拟专家知识和推理的规则和方法，来解决特定领域中的问题。
专家系统可以将领域专家的经验和知识进行模拟，并通过推理机制提供相应的解决方案。
1.2 逻辑推理逻辑推理是符号主义流派的基础，它利用谓词逻辑和形式化推理来进行问题求解。
逻辑推理可以将问题的符号表示转换为逻辑表达式，然后利用逻辑推理规则进行推导和演绎，最终得到问题的解答。
2、连接主义流派连接主义流派（Connectionism）是对传统符号主义的一种批判和补充，也被称为神经网络。
该流派的核心思想是模拟神经元之间的连接、传递和处理信息的方式，来构建人工神经网络，并通过学习和调整网络参数来实现智能行为。
2.1 人工神经网络人工神经网络模拟了生物神经网络的结构和工作原理，通过模拟大量的人工神经元之间的连接和信息传递来实现智能行为。
人工神经网络具有较强的自学习和自适应能力，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了很多重要的应用。
2.2 深度学习深度学习是连接主义流派的重要发展方向之一。
深度学习借鉴了人脑神经元之间的层次结构，通过构建深层神经网络来实现对大规模数据的学习与预测。
深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域具有很强的表现力和泛化能力。
人工智能
1.近年来AI研究形成三种不同的研究学派：符号主义：（AI研究的传统观点），强调物理符号系统联接主义：又称仿生学派，强调神经元的运作。
行为主义：智能行为的基础是“感知-行动”，是在与环境的交互作用中表现出来的。
2.知识就是人类认识自然界（包括社会和人）的精神产物，是人类进行智能活动的基础。
知识表示以适当方式表示知识，才导致智能体展示出智能行为知识表示=符号（结构）+处理机制3.4.命题常量：如果一个命题标识符表示确定的命题，就称为命题常量。
命题变元：如果命题标识符只表示任意命题的位置标志，就称为命题变元。
谓词逻辑：根据对象和对象上的谓词（即对象的属性和对象之间的关系），通过使用连接词和量词来表示世界。
5.一阶谓词逻辑表示法的优点（1）严密性（2）自然性（3）通用性（4）知识易表达（5）易于实现一阶谓词逻辑表示法的缺点（1）效率低（2）灵活性差（3）组合爆炸6.产生式系统的组成规则库是专家系统的核心，也是一般产生式系统赖以进行问题求解的基础，其中知识的完整性和一致性、知识表达的准确性和灵活性以及知识组织的合理性，都将对产生式系统的性能和运行效率产生直接的影响。
综合数据库又称为事实库，用于存放输入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果(事实)和最后结果的工作区。
推理机是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包含了推理方式和控制策略。
产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。
7.产生式系统的优缺点优点:(1)清晰性(2)模块性(3)自然性缺点:(1)难以扩展(2)规则选择效率较低(3)控制策略不灵活(4)知识表示形式单一8.AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。
ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。
9.搜索策略评价标准:(1)完备性：如果存在一个解答，该策略是否保证能够找到？(2)时间复杂性：需要多长时间可以找到解答？(3)空间复杂性：执行搜索需要多少存储空间？(4)最优性：如果存在不同的几个解答，该策略是否可以发现最高质量的解答？10. OPEN-存放待扩展节点的表CLOSE-存放已被扩展的节点的表11.问题归约表示方法就是由初始问题出发，运用操作算子产生一些子问题，对子问题再运用操作算子产生子问题的子问题，这样一直进行到产生的问题均为本原问题，则问题得解。
人工智能的三大学派
人工智能的三大学派人工智能的三大学派近年来，人工智能技术的快速发展已引起了广泛关注。
人工智能（AI）是一种通用术语，它涵盖了一种包括机器学习、自然语言处理、神经网络和语音识别在内的科技，其目的是使计算机系统能够模拟人类的思考和行为，进而以更快的速度和更高的准确率完成任务。
人工智能技术的成功应用不仅将让人们的生活更加便利，而且将促进科技创新、经济发展和人类进步。
然而，在人工智能的发展过程中，出现了三种不同的观点，它们被称为人工智能的三大学派：符号学派、连接学派和进化学派。
本文将通过对这三派的简要介绍和比较，探讨每一种观点的优点和缺点，以及它们的重要性和发展潜力。
第一章符号学派符号学派是人工智能的早期学派之一，它的主要思想是将人类的逻辑思维过程表示为一系列符号和规则，并以此为基础实现人工智能。
符号学派认为，计算机程序必须使用符号和规则才能进行推理、学习和决策，而计算机程序中的符号和规则必须与人类思维中的符号和规则相对应。
这使得计算机程序能够使用符号和规则生成推理和输出结果，并正确认识和解决问题，而不是单纯地将符号和规则组合成输入输出关系。
符号学派的代表性人物是新康菲尔德的约翰·麦卡锡（John McCarthy），他是人工智能术语“人工智能”的发明者之一，同时也是计算机界的名字之一。
早在上世纪50年代，麦卡锡就开始探索计算机如何能理解人类的语言和思维方式。
符号学派诞生于这个时期，它的核心思想是将人类的语言和思维方式转化成文本表达式，然后计算机可以读取并理解这些表达式。
符号学派在人工智能发展的早期得到了广泛的讨论和认可。
符号学派的优点在于，它提供了一种清晰简洁的方式来表示人类的逻辑思考，符号和规则的规范化表示使计算机程序更加易于编写，可以使计算机处理复杂的逻辑问题。
然而，符号学派的不足之处是，它无法完整地体现人类的非形式逻辑思考模式，特别是不能处理模糊的信息，也不能进行自我培训和自我发现，其应用局限很大。
符号主义联结主义行为主义三者的区别
从学术的观点看，人工智能主要分三大学派，分别是符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
在对人工智能进行研究时，可能会按照某一理论或方法展开探讨分析，但在实地落地的项目或产品可能综合应用了多个学派的知识。
比如，最近我们为某制造企业提供智能客服系统，其中语音识别、语音合成和语义理解技术等属于连接主义的成果，同时，也使用了知识库等属于符号主义的成果。
一、符号主义学派符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，认为人工智能源于数学逻辑，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。
该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号，智能是符号的表征和运算过程，计算机同样也是一个物理符号系统，因此，符号主义主张（由人）将智能形式化为符号、知识、规则和算法，并用计算机实现符号、知识、规则和算法的表征和计算，从而实现用计算机来模拟人的智能行为。
其首个代表性成果是启发式程序LT（逻辑理论家），它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。
此后，符号主义走过了一条启发式算法——专家系统——知识工程的发展道路。
专家系统是一种程序，能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。
1980年卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为XCON的专家系统，在1986年之前，它每年为公司省下四千万美元。
专家系统的能力来自于它们存储的专业知识，知识库系统和知识工程成为了上世纪80年代AI研究的主要方向。
专家系统仅限于一个专业细分的知识领域，从而避免了常识问题，其简单的设计又使它能够较为容易地编程实现或修改。
专家系统的成功开发与应用，对人工智能走向实际应用具有特别重要的意义，也是符号主义最辉煌的时候。
但凡事有利有弊，专家系统仅仅局限于某些特定情景，且知识采集难度大、费用高、使用难度大，在其它领域如机器翻译、语音识别等领域基本上未取得成果。
人工智能三大流派
人工智能三大流派在当今科技飞速发展的时代，人工智能无疑是最引人瞩目的领域之一。
人工智能的发展历程中，逐渐形成了三大流派，分别是符号主义、连接主义和行为主义。
这三大流派各自有着独特的理念、方法和应用场景，它们共同推动了人工智能的进步。
符号主义，也被称为逻辑主义或经典主义，其核心思想是基于符号和逻辑推理来构建智能系统。
符号主义认为，人类的认知和思维可以通过符号表示和逻辑规则来模拟。
简单来说，就是把知识和信息转化为符号，然后通过逻辑推理和运算来解决问题和实现智能。
符号主义的方法常常依赖于专家系统。
专家系统是一种基于知识库和推理引擎的软件，它能够利用人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题。
例如，在医疗领域，专家系统可以根据患者的症状、病史等信息，给出诊断和治疗建议。
符号主义在早期的人工智能研究中取得了一定的成果，它对于处理那些具有明确规则和逻辑的问题非常有效。
然而，符号主义也存在一些局限性。
首先，它很难处理那些模糊、不确定和复杂的问题。
因为现实世界中的很多问题并不是完全遵循明确的逻辑规则的。
其次，获取和整理大量的符号知识是一项非常艰巨的任务，而且知识的更新和维护也很困难。
此外，符号主义对于感知、学习等方面的模拟能力相对较弱。
连接主义则是基于神经网络的方法来实现人工智能。
它的灵感来源于人类大脑的神经元网络结构。
连接主义认为，智能是通过大量简单的神经元相互连接和协同工作而产生的。
神经网络是连接主义的核心技术。
它由大量的节点（类似于神经元）组成，这些节点之间通过连接权重相互影响。
通过对大量数据的学习和训练，神经网络可以自动调整连接权重，从而实现对数据的模式识别、分类和预测等功能。
连接主义在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
例如，深度学习技术就是连接主义的一种重要应用，它能够让计算机自动从海量的数据中学习到有用的特征和模式。
不过，连接主义也并非完美无缺。
神经网络的训练需要大量的数据和计算资源，而且其结果往往难以解释。
人工智能各学派简介
人工智能各学派简介目前人工智能的主要学派有下面三家：(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。
(2)连接主义(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。
(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。
他们对人工智能发展历史具有不同的看法。
1、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，又在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，表明了可以应用计算机研究人的思维，模拟人类智能活动。
正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。
后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，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重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。
在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。
这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
2、连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。
它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(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。
人工智能的学科派别
人工智能的学科派别从人工智能在1956年正式的成为一门学科算起，这门学科已经经过了60多年的发展。
人工智能在发展中逐渐形成了比较多的学术流派，它们分别从不同的学科背景或者运用不同的研究方法对人工智能进行了探索和发展，目前学界较为认可的，影响力较大的主要为三大学科派别，分别是符号主义学派、联结主义学派和行为主义三大学派。
（一）符号主义：基于逻辑推理的智能模拟方法符号主义（Symbolism）学派，又被称为逻辑主义（logicism）、心理学派（Psychlogism）或者计算机学派（Computerism），是基于物理符号系统的假设和有限合理性原理的人工智能学派。
”符号主义学派是一种早期的人工智能研究方法，该学派崇尚“符号”，因此取名符号主义，他们认为因为数理逻辑是人工智能的起点，所以符号才是我们认识整个客观世界的认知单元。
那么这样一来，人认识客观世界的过程其实就是运算符号和符号表达的过程，人通过不断地输入符号并进行处理，再将处理后的符号进行输出，这才是人认识客观世界的科学过程，从此意义上来说，人必然成为一个符号系统或者符号集成处理系统。
莱布尼茨曾经试图发明一种通用科学语言，想把所有的推理过程都演变成数学公式一样的形式来进行计算，这在当时确实是难以实现的。
直到计算机出现以后，因为数理逻辑和计算机科学具有完全相同的形式化方法，所以符号主义学派又开始寻求在计算机技术的帮助，来用某种符号描述人类的认知过程，并试图将这种符号输入计算机来模拟人类的认知过程，从而达到实现人工智能的目的。
其有代表性的成果为启发式程序，逻辑理论家，西蒙（Herbert A.Simon）、约翰·肖（John Cliff Shaw）和艾纽厄尔（Allen Newell）等几位科学家共同开发了该程序，证明了《数学原理》，其是由英国哲学家伯特兰·罗素（Bertrand Russell）和其老师怀特海（Alfred North Whitehead）合著的一本于1910-1913年出版的关于哲学、数学和数理逻辑的三大卷巨著，该书对逻辑学、数学、集合论、语言学和分析哲学有着巨大影响。
描述人工智能的主要学派并说明各种学派的特点
描述人工智能的主要学派并说明各种学派的特点人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个领域，通过研究和开发使计算机可以模拟、仿真和实现人类智能行为的技术和方法。
在人工智能的发展过程中，涌现了多种不同的学派，它们通过不同的方法和理论来研究和实现人工智能。
以下是人工智能的主要学派及其特点。
1. 符号学派（Symbolic AI）：符号学派是人工智能发展的早期学派，强调使用逻辑和符号表示知识，并利用推理和搜索算法进行问题求解。
符号学派注重人工智能的逻辑推导和符号操作能力，其代表性算法包括专家系统和语义网络。
然而，由于复杂问题的表示和推理困难，符号学派受到了知识获取和效率等方面的限制。
2. 连接主义学派（Connectionist AI）：连接主义学派认为人工智能可以通过模拟人脑神经网络的方式来实现。
它采用了一种分布式表示方式，将知识存储在神经元之间的连接权重中。
连接主义学派的一个重要模型是人工神经网络（Artificial Neural Networks），通过训练和学习来提取和处理信息。
这种学派的特点是其能力通过大规模数据的训练和学习不断提高，但对于知识的表示和解释能力相对较弱。
3. 进化学派（Evolutionary AI）：进化学派受启发于生物进化理论，认为通过模拟自然选择和进化的方式来达到人工智能。
该学派利用遗传算法、遗传程序设计等方法进行问题求解和优化，通过不断迭代和演化来优化解决方案。
进化学派的特点是具有自适应性和强大搜索能力，但在处理复杂问题上存在计算复杂度高和时间开销大的问题。
4. 感知学派（Perceptual AI）：感知学派注重模仿人类感知和认知过程，对计算机进行视觉、听觉和语音等感知能力的研究。
该学派的研究重点是利用模式识别、计算机视觉和语音识别等技术实现计算机对外部世界的感知和理解。
感知学派的特点是强调数据驱动和现实世界的应用，但对于高级推理和决策能力的研究较少。
人工智能复习总结讲解
LIKE(x,y): x 喜欢 y。
Meihua 表示梅花，Juhua 表示菊花，
(x)(MAN(x) ∧ LIKE(x, Meihua))∧
(y)(MAN(y) ∧ LIKE(y, Juhua))∧
(z)(MAN(z) ∧(LIKE(z, Meihua)
∧LIKE(z,Juhua)))
（6）他每天下午都去打篮球。
公式。 Computer(zhangxh)∧ ¬Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例 2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）人人爱劳动。 （2）自然数都是大于零的整数。 （3）西安市的夏天既干燥又炎热。 （4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 （5）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 （6）他每天下午都去打篮球。
例： 一个用来描述硕士生有关情况的框架 Frame <硕士生>
姓名: 单位（姓，名） 性别：范围（男，女）
默认：男 年龄：单位（岁）
条件：岁＞16 学习专业：单位（专业名）
研究方向：单位（方向名） 导师姓名：单位（姓，名） 参加课题：范围（国家级，省部级，其他）
默认：国家级 学籍：<硕学籍> 住址：单位（楼号，房间号） 电话：单位（ （区号），话机号） 入学时间：单位（年，月） 学制：单位（年）
➢ 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 ➢ 李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 （1）定义谓词及个体。 Computer(x):x 是计算机系的学生。 Like(x,y):x 喜欢 y。 Higher(x,y):x 比 y 长得高。 这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数 father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 ➢ 第二步：将这些个体代入谓词中，得到 Computer(zhangxh) ¬Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 第三步：根据语义，用逻辑联结词将它们联结起来，就得到了表示上述知识的谓词
人工智能练习题解读
A、聪明、灵活、学习、运用。
B、能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。
C、感觉、适应、学习、创新。
D、能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。
4、人工智能的目的是让机器能够( D)，以实现某些脑力劳动的机械化。
A、具有智能B、和人一样工作
C、完全代替人的大脑D、模拟、延伸和扩展人的智能
5、下列关于人工智能的叙述不正确的是（C）。
A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B、人工智能是科学技术发展的趋势。
C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
C、图灵D、冯.诺依曼
10、下列哪个不是人工智能的研究领域（D）。
A、机器证明B、模式识别
C、人工生命D、编译原理
11、AI是（B）的英文缩写。
A、Automatic IntelligenceB、Artifical Intelligence
C、Automatice InformationD、Artifical Information
21、规则演绎系统根据推理方向可分为（规则正向演绎系统）、（规则逆向演绎系统）以及（规则双向演绎系统）等。
22、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及（神经计算）、（模糊计算）和（进化计算）等。
23、启发式搜索是一种利用（启发式信息）的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是（估计节点位于解路径上的希望）。
D、人工智能有力地促进了社会的发展。
6、人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列（C）不属于机器感知的领域。
人工智能复习总结讲解
➢ 综合数据库，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题是的初始状态、
事实或证据、中间推理结论和最后结果等。
➢ 规则库，用于存放与求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则。
➢
其基本形式为
•
IF 前提 THEN 结论
➢ 控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则。
2.2.4 语义网络法
3.3 启发式搜索 ➢ 盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间。 ➢ 宽度优先、深度优先搜索，或代价树搜索算法,其主要的差别是 OPEN 表中待扩展节 点的顺序问题。人们就试图找到一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有 希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。 ➢ 启发信息：进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 ➢ 把利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 ➢ 启发式搜索策略 ➢ 启发信息用于决定要扩展的下一个节点， ➢ 这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。
（4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。
定义谓词：
MAN(x)：x 是人。
LIKE(x,y)：x 喜欢读 y。
(x)(MAN(x)∧LIKE(x, 《SANGUOYANYI》)
→LIKE(x, 《SHUIHU》))
（5）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
定义谓词：
MAN(x):x 是人。
例： 一个用来描述硕士生有关情况的框架 Frame <硕士生>
姓名: 单位（姓，名） 性别：范围（男，女）
默认：男 年龄：单位（岁）
条件：岁＞16 学习专业：单位（专业名）
研究方向：单位（方向名） 导师姓名：单位（姓，名） 参加课题：范围（国家级，省部级，其他）
人工智能三大流派
代表成果：人工神经网络、语音识别、图片处理、模式识别等
3行为主义 又称：进化主义、控制论学派、行为模拟学派 主要观点：智能取决于感知和行为。 代表人物：罗德尼·布鲁克斯 代表成果：机器人昆虫、类人机器人 波士顿动力机器人、波士顿大狗
人工智能三大流派
人工智能概论
Artificial Intelligene
人工智能三大流派
符号主义
Symbolicism
连接主义
Connectionism
行为主义
Actionism
1 符号主义 又称：逻辑主义、心理学派、计算机主义、功能模拟学派 主要观点：知识的基础是符号，思维过程是符号模式的处理过程 代表人物：纽厄尔、西蒙、费根鲍姆 代表成果：专家系统、定理机器证明、国际西蒙一起因 人工智能方面的基础贡献而被授予图灵奖。
曾师从西蒙教授，1994年获 导并率先实践了“知识工程（K engineering），并使知识工程 中取得实际成果最丰富、影响也
2连接主义 又称：仿生学学派、生理学派、结构模拟学派
主要观点：人工智能可 以通过模拟人脑结构来实现，人工智能源于仿生学， 否定基于符号操作的计算机工作模式。
迷你猎豹机器人
理论方法方面： 符号主义着重于功能模拟，提倡用计算机模拟人类认识系统所具备的功能和机能。
连接主义着重于结构模拟，通过模拟人的生理网络来实现智能。 行为主义着重于行为模拟，依赖感知和行为来实现智能。
技术路线方面： 符号主义依赖于软件路线，通过启发性程序设计，实现知识工程和各种智能算法。
连接主义依赖于硬件设计，如VLSI（超大规模集成电路）、脑模型和智能机器人等 行为主义利用一些相对独立的功能单元，组成分层异步分布式网络，为机器人研究开
人工智能的学派和发展历程
人工智能的学派和发展历程人工智能的主要学派及其观点：目前，在国际人工智能界公认的研究学派主要有符号主义、联结主义和行为主义。
下面分别对这些学派作些简单介绍。
1) 符号主义：（Symbolicism），又称逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）或计算机学派（Computerism）,是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知（智能）的基本元素是符号（Symbol），认知过程是符号表示上的一种运算。
2) 联结主义：（Connectionism）,又称仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism）,是基于神经网络及网络间的联结机制与学习算法的人工智能学派。
联结主义认为人工智能起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
3) 行为主意：（Actionism）,又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism）,是基于控制论和“感知---动作”型控制系统的人工智能学派。
行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。
一、算术运算阶段1614年苏格兰人John Napier发表了一篇论文，其中提到他发明了一种可以进行四则运算和方根运算的精巧装置；1623年Wilhelm Schickard制作了一个能进行6 位数以内加减法运算，并能通过铃声输出答案的“计算钟”，该装置通过转动齿轮来进行操作；1625年William Oughtred发明计算尺；1642年，法国哲学家兼数学家Blaise Pascal发明了第一台真正的机械计算器——滚轮式加法器，其外观上有6个轮子，分别代表着个、十、百、千、万、十万等，只需要顺时针拨动轮子，就可以进行加法，而逆时针则进行减法，原理和手表很像，算是计算机的开山鼻祖了；1668年英国人Samuel Morl制作了一个非十进制的加法装置，适宜计算钱币；1671年德国数学家Gottfried Leibniz 设计了一架可以进行乘法运算，最终答案长度可达16位的计算工具；1822年英国人Charles Babbage设计了差分机和分析机，其设计理论非常超前，类似于百年后的电子计算机，特别是利用卡片输入程序和数据的设计被后人所采用；1834年Babbage 设想制造一台通用分析机，能够完成所有的算术运算，该分析机由四个基本部件构成：存储库、运算室、传送机构和送人取出机构，类似于现代计算机的五大装置：输入、控制、运算、存储和输出装置，因此他被公认为计算机之父；1848年英国数学家George Boole创立二进制代数学，提前近一个世纪为现代二进制计算机的发展铺平了道路；1890年美国人口普查部门希望能得到一台机器帮助提高普查效率，Herman Hollerith (后来他的公司发展成了IBM 公司)借鉴Babbage的发明，用穿孔卡片存储数据，并设计了机器，结果仅用6 周就得出了准确的人口统计数据(如果用人工方法，大概要花10 年时间)。
人工智能三大学派是什么？逻辑主义、连接主义、行为主义
人工智能三大学派是什么？逻辑主义、连接主义、行为主义目前人工智能的主要学派有下列三家：(1) 符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，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。
(2) 连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，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。
(3) 行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
1. 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，又在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，它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。
正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。
后来又发展了启发式算法>专家系统>知识工程理论与技术，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，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。
在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。
这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
2. 连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。
它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(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。
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。
人工智能三大流派
三大流派三大流派一、引言（Artificial Intelligence，简称）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能能力的学科。
随着科技的不断发展，逐渐成为各行各业的热门话题。
在领域中，存在着三大主要流派，它们分别是符号主义、连接主义和进化主义。
本文将对这三大流派进行详细介绍和解析。
二、符号主义符号主义是早期研究的一个重要流派，它的关键思想是通过符号的处理来模拟人的智能行为。
符号主义基于逻辑推理和符号操作，将现实世界的知识表示为一系列形式化的符号。
它认为人类的思维过程可以通过符号的推导和转换来模拟，并通过推理来产生智能行为。
符号主义的典型代表是专家系统，它通过编写规则集来模拟专家的知识和决策过程。
2.1 知识表示与推理2.2 专家系统2.3 优势与局限性三、连接主义连接主义是基于神经网络的一种流派，它模拟人脑的工作原理，通过大量简单神经元之间的连接来实现智能行为。
连接主义的核心思想是学习和模式识别，它通过训练神经网络来获得知识和经验，并根据输入数据的模式进行预测和决策。
连接主义常常用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
3.1 神经网络结构3.2 学习与优化算法3.3 应用领域与挑战四、进化主义进化主义是受到进化生物学中达尔文进化理论的启发而产生的一种流派。
它通过模拟自然进化的过程来创造具备智能行为的个体。
进化主义中的个体通过遗传算法和进化算法进行自我进化和优化，逐步提高其适应环境和解决问题的能力。
进化主义主要应用于优化问题、机器学习和自适应系统等领域。
4.1 遗传算法4.2 进化算法4.3 自适应系统五、结论本文从符号主义、连接主义和进化主义三个方面对的主要流派进行了介绍和解析。
符号主义以符号的处理为核心，模拟人类的推理过程；连接主义基于神经网络，模拟大量神经元之间的连接；进化主义模拟自然进化的过程来创造具备智能行为的个体。
每个流派都有其独特的优势和局限性，不同的应用领域也可以选择不同的流派进行研究和应用。
2024年成电求实公需科目答案—人工智能与数字经济
数字经济时代的商业模式创新1、思维方式包括（抽象思维、形象思维、灵感思维）。
2、智能包含的能力包括（全选）。
3、人工智能的三大学派包括（符号学派、联结学派、行为学派）。
4、Al的诞生是在（1956年）。
5、（费根鲍姆）提出"知识工程"概念6、人工智能（AI）对经济的影响主要体现在哪些方面？（所有选项都正确）。
7、以下哪个领域最有可能受到人工智能技术的影响？（所有选项都正确）。
8、人工智能技术在城市规划中的应用主要包括哪些方面？（所有选项都正确）。
9、人工智能技术的广泛应用可能导致哪种经济不平等的增加？（收入差距）。
10、人工智能在经济领域的发展可能导致以下哪种情况？（加剧贫富差距）。
11、人工智能对经济的影响主要体现在以下哪个方面？（全选）。
12、人工智能的发展给经济带来的挑战之一是什么？（加剧社会不平等）。
13、人工智能对社会和经济的长期影响主要体现在哪方面？（所有以上答案）。
14、人工智能在经济发展中的潜在风险主要包括（大规模失业、加剧社会不平等、私人信息安全风险）。
15、人工智能对经济增长的贡献主要表现在（提高生产效率、促进创新和技术进步）。
16、人工智能在金融领域的应用主要包括（高频交易和算法交易、风险评估和管理、信用卡盗刷检测）。
17、人工智能对劳动力市场的影响主要体现在（替代低技能工作、创造新的职位和行业）。
18、人工智能对生产自动化的影响主要包括（提高生产线效率、增加产品质量和一致性）。
19、人工智能在医疗领域的应用主要包括（全选）。
20、人工智能对教育领域的影响主要体现在（个性化学习和智能辅导、教育资源和课程的智能化管理、提高教师工作效率）。
关于人工智能三种主义与派别的冲突与相互融合
关于人工智能三种主义与派别的冲突与相互融合1.符号主义符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)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，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位，其代表人物是纽威尔、肖、西蒙和尼尔森。
早期的人工智能研究者绝大多数属于此类。
符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。
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。
它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。
这种方法的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，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。
可以把符号主义的思想简单的归结为“认知即计算”。
2.连接主义基本简介：第二派是联结主义，又称为仿生学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
简言之，他们相信模仿人类大脑的构成，可以制造一个相同的大脑。
认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。
它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(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。
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。
人工智能的分类
人工智能的分类1.按照学派的不同第一，符号主义，代表人物纽厄尔、西蒙。
该学派认为人是一个物理符号系统，人的认知基元是符号，认知过程就是符号操作过程，智能行为是符号操作的结果，而计算机也是一个物理符号系统，可以从模拟人脑功能的角度实现人工智能，即用计算机通过符号来模拟人的认知过程。
符号主义人工智能研究在定理证明、博弈、自然语言处理、专家系统等方面取得显著成绩。
但是符号主义在面临自然语言复杂多变的问题时陷入困境，若问题过于复杂很容易耗尽计算机的计算资源。
第二，联结主义，代表人物麦卡洛克。
该学派认为人的思维基元是神经元而不是符号，大脑才是智能活动的物质基础，要知晓人类智能的奥秘，就要了解大脑的结构以及大脑信息处理过程的机理，由此提出了联结主义的大脑工作模式。
人工智能神经网络在模式识别、机器学习、图像处理等方面具有优势。
第三，行为主义，代表人物布鲁克斯。
该学派认为智能行为是通过现实世界和周围环境交互作用而表现出来，行为主义通过模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应、自学习等来实现人工智能。
行为主义在智能控制、机器人等领域成绩显著。
三个学派从不同角度揭示了智能的特性，同时反映出人工智能的复杂性。
从21世纪初开始，三个学派从三足鼎立走向互通互融，学派综合成为人工智能发展的主流。
2.按照发展层次的不同第一，弱人工智能，指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。
目前，我们看到接触到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴。
如Alpha Go只能在围棋领域傲视群雄，如果让它去做其他的事情，也只能陷入举步维艰的境地。
限于弱人工智能的局限性，目前大多数人是将弱人工智能作为一种使用工具，而不是威胁。
少部分人仍然担心弱人工智能的使用会带来致命的风险，存在诸多隐患，但是我们应明白人类使用的任何技术都会存在一定的风险，弱人工智能与其他技术在本质上并没有太大的不同。
第二，强人工智能，也称通用人工智能或完全人工智能，它能够胜任人类的全部工作。
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人工智能三大学派综述1***摘要：论述了人工智能研究领域主要学派及其特点，给出了它们的主要观点、方法和成果，对比了三大学派的优缺点，最后论述了人工智能三大学派的发展。
关键词：人工智能；符号主义；联结主义；行为主义Summarizes of The Three Schools in AI ResearchZHAO Hong-wei(School of Computer and Information Technology，Beijing Jiaotong University，beijing，100044)Abstract：Summarizes the three school and their characteristics in AI research，their main viewpoints，methods and achievement are expounded. C ompares the advantages and disadvantages of the three major schools.T he development of the three schools are given at last. Key words: artificial intelligence; symbolism; connectionism; actionism1 引言通过机器实现模仿人类的行为，使之具有人类的智能，是人类长期以来追求的目标。
若从1956年正式提出人工智能学科算起，人工智能的研究发展已有50多年的历史。
这期间，不同学科或学科背景的学者对人工智能做出了各自的理解，提出了不同的观点，由此产生了不同的学术流派。
期间对人工智能研究影响较大的的主要有符号主义、联结主义和行为主义三大学派[1]。
2 人工智能三大学派及其成就2.1符号主义学派符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位。
2.1.1 基本内容符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑。
数学逻辑从19世纪末起就获得迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。
计算机出现后，又在计算机上实现了逻1Logical Foundation of Artificial Intelligence 赵宏伟11120511辑演绎系统。
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。
2.1.2 代表成果符号主义学派的代表性成果是启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明我们可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。
1956年，符号主义者首先采用“人工智能”这个术语，后来又发展了启发式算法——专家系统——知识工程理论与技术，并在80年代取得很大发展。
尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用具有特别重要意义。
在其它的学派出现以后，符号主义仍然是人工智能的主流派。
这个学派的代表有纽厄尔、肖·西蒙和尼尔逊等。
2.2联结主义学派连接主义（Connectionism）又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。
是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。
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[2]。
2.2.1 基本内容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（典型结构图见图1）就是其典型代表性技术。
图 1 典型神经网络的结构图连接主义认为神经元不仅是大脑神经系统的基本单元，而且是行为反应的基本单元。
思维过程是神经元的连接活动过程，而不是符号运算过程，对物理符号系统假设持反对意见。
他们认为任何思维和认知功能都不是少数神经元决定的，而是通过大量突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来完成的。
实质上，这种基于神经网络的智能模拟方法就是以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能为特征，通过大量的非线性并行处理器来模拟人脑中众多的神经元，用处理器的复杂连接关系来模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。
这种方法在一定程度上可能实现了人脑形象思维的功能，即实现了人的右脑形象抽象思维功能的模拟。
2.2.2 代表成果连接主义的代表性成果是1943年由麦克洛奇和皮兹提出的形式化神经元模型，即M-P模型。
他们总结了神经元的一些基本生理特性，提出神经元形式化的数学描述和网络的结构方法，从此开创了神经计算的时代，为人工智能创造了一条用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。
1982年，美国物理学家霍普菲尔特提出了离散的神经网络模型，1984年他又提出了连续的神经网络模型，使神经网络可以用电子线路来仿真，开拓了神经网络用于计算机的新途径。
1986年，鲁梅尔哈特等人提出了多层网络中的反向传播（BP）算法，使多层感知机的理论模型有所突破。
同时，由于许多科学家加入了人工神经网络的理论与技术研究，使这一技术在图像处理、模式识别等领域取得了重要的突破，为实现连接主义的智能模拟创造了条件。
2.3行为主义学派行为主义又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法。
2.3.1 基本内容行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，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[3]。
维纳和麦洛克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，对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制动物”的研制。
到60、70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。
2.3.2 代表成果目前行为主义人工智能的研究已经迅速发展起来，并取得了许多令人瞩目的成果。
它所采用的结构上动作分解方法，分布并行的处理方法以及由底至上的求解方法已成为人工智能领域中新的研究热点，其智能系统的构造原理如图2 所示[4]。
图2 行为主义智能系统的构造原理行为主义学派的代表作首推布鲁克斯的六足机器人，它被看做新一代的“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。
布鲁克斯认为要求机器人像人一样去思维太困难了，在做一个像样的机器人之前，不如先做一个像样的机器虫，由机器虫慢慢进化，或许可以做出机器人。
于是他在美国麻省理工学院（MIT）的人工智能实验室研制成功了一个由150个传感器和23个执行器构成的像蝗虫一样能做6足行走的机器人试验系统。
这个机器虫虽然不具有像人那样的推理、规划能力，但其应付复杂环境的能力却大大超过了原有的机器人，在自然（非结构化）环境下，具有灵活的防碰撞和漫游行为。
3 发展与超越3.1 三大学派的特点人工智能研究进程中的这三种假设和研究范式推动了人工智能的发展。
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。
这些理论与范式在实践之中都形成了自己特有的问题解决方法体系，并在不同时期都有成功的实践范例。
而就解决问题而言，符号主义有从定理机器证明、归结方法到非单调推理理论等一系列成就。
而联结主义有归纳学习，行为主义有反馈控制模式及广义遗传算法等解题方法。
它们在人工智能的发展中始终保持着一种经验积累及实践选择的证伪状态。
3.2 理论发展与争论三大从不同的侧面在不同的时空阶段推动着人工智能科学的发展。
尽管它们在不同的发展时期有所“兴盛”或“衰竭”，但它们都在实践中不断地进行着各自理论的修正和完善[5]。
例如，在符号主义传统下，从启发式方法、通用问题求解程序的提出，到专家系统及知识工程的相继出现，从知识工程中对知识的传统逻辑表达到常识的非单调逻辑的深入研究等，都表明人工智能中不断地进行着大量的理论变形和特设性修改，而且这种变形并非随意进行，而是受到这一时期理论认识特点所支配。
这就是说，在人工智能发展中出现的各种思想假设和理论选择并未出现理论化的全面归并或抛弃倾向，而是表现出理论、经验及实践能力不断累积，并且几乎是并行地、互为补充地发展着。
人工智能科学兴起以后，“电脑能不能代替人脑”、“机器能够思维吗”，就一直是争论不休的话题。
早在五十年代，符号主义学派与联结主义学派就出现了激烈争论。
符号主义学派认为计算机是处理思维符号的系统，坚信用计算机一定能达到模拟人类思维的基本操作，致力于用数理逻辑方法利用计算机形式化地表达世界。
尽管按照这种方式来工作的专家系统已经在表达科学思维的某些方面达到了人类专家的水平，甚至超过了专家水平，如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，但这并没有说明我们制造了一个具有自我意识的“人工智能”系统。
这事因为计算机解决问题，首先要对实际问题进行形式化表达，建立起相应的数学模型和形式系统，然后在形式化的基础上，把问题的推演过程转换成某种算法式或启发式规则，以便机器执行。
面对现实问题的多样性和复杂性，就会遇到一个无限多的符号、无限多的规则而形成无限多的形式系统。
因而，从根本上来说万能的逻辑推理体系是不可能存在的，要计算机或智能机器完全模拟人脑的活动几乎是不可能完成的工作。
认知神经学表明人脑并非以线性顺序进行思维，而是以复杂的并行操作来处理感觉信息。
这一科学事实成了联结主义学派反对符号主义学派的理由。
他们认为计算机是对大脑建模的媒介，主张从神经生物学的角度来模拟动物或人的大脑及各种感觉器官的结构和功能，力图寻找一种可以描述自然神经系统的方法，建立神经生理学模型。