人工智能三大学派是哪些 符号、连接及行为主义特点工作

人工智能三大学派是哪些

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人工智能三大主要学派：符号主义、连接主义、行为主义！

人工智能的发展，在不同的时间阶段经历了不同的流派，并且相互之间盛衰有别。目前人工智能的主要学派有下列三家：

1.符号主义

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

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

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。

会发现三者的根源依据存在着较大的差异性，也为后世的学派发展产生了较为深远的影响。

符号主义（优秀的老式人工智能）

认为人工智能源于数理逻辑，主张用公理和逻辑体系搭建一套人工智能系统。代表的有支持向量机（SVM），长短期记忆（LSTM）算法。

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。

优点：越来越多的人认识到，高风险决策领域对人工智能系统有需求，因此这些系统的行为要有可验证性与可解释性，而这恰恰是符号主义AI的优势，联结主义算法的短板。

不足：虽然符号主义AI技术可以处理部分不可观察概率模型，但这些技术并不适用于有噪输入信号，也不适用于无法精确建模的场合。

在那些可以准确判断出特定条件下特定动作利弊与否的场合中，它们会更有效。此外，算法系统还要提供适当的机制来实现清晰的规则编码与规则执行。

符号主义算法会剔除不符合特定模型的备选值，并能对符合所有约束条件的所求值做出验证，以后者而言，符号主义AI远比联结主义AI便捷。

因为符号主义AI几乎或根本不包括算法训练，所以这个模型是动态的，能根据需要迅速调整。

连接主义（壮年最普遍的人工智能）

认为人工智能源于仿生学，神经网络，特别是对人脑模型的研究，主张模仿人类的神经元，用神经网络的连接机制实现人工智能。

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，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，鲁梅尔哈特等人提出多层网络中的反向传播（BP）算法。

此后，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，伟神经网络计算机走向市场打下基础。

现在，对人工神经网络（ANN）的研究热情仍然较高，但研究成果没有像预想的那样好。

行为主义

行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。

维纳和麦克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。