人工智能研究领域的三大主流,人工智能的三个要素是什么

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人工智能研究领域的三大主流,人工智能的三个

要素是什么

人工智能研究领域的三大主流

人工智能的三个要素是什么？人工智能包括三个要素:算法、计算和数据。例如，该算法就像

一个引擎。数据是石油，提供能量；计算出的力是向前驱动车轮的车轮。这三个要素是不可或

缺的。

人工智能和一个核心三大技术有何联系

人工智能在计算机领域越来越受到重视。它已被应用于机器人、经济和政治决策、控制系统和

仿真系统。逻辑学校和另外两所学校正走向相反的方向。逻辑学派追求知识的源泉名词的概

“ ” 念逐渐减少，直到只剩下对与错。这类似于佛教中的回头是岸。另一方面，仿生学和行为

主义者学习越来越多的知识、越来越多的名词概念和越来越多的意义，就像爆炸一样。这类似

“ ” 于佛教中的无尽的痛苦。强大的人工智能，对象征主义、连接主义和行为主义三大流派的人

工智能研究有较大影响，选择 c第一系统、人工智能雷达系统、第二系统、BOSS 管理系统、

第三系统，移动商城系统天网在早期无法与贾维斯相比，天网在后期胜出贾维斯说，许多人认

为它比红皇后好，但红皇后被称为人工智能，贾维斯被称为智能程序。两者不同。贾维斯不能

和红皇后相比。贾维斯只能依靠数据分析。红皇后可以分析数据并改进自己的程序。例如，当

红皇后被入侵时，他可以，

人工智能的三个要素是什么

人工智能的三个要素是什么？人工智能包括三个要素:算法、计算和数据。例如，该算法就像

一个引擎。数据是石油，提供能量；计算出的力是向前驱动车轮的车轮。这三个要素是不可或

缺的。

人工智能和一个核心三大技术有何联系

人工智能研究领域的三大主流范文

摘:人工智能在其研究实践中形成了象征主义、联结主义和行为主义三大流派。象征主义认为

智力是基于逻辑规则的象征性操作；联结主义认为智能是由大脑神经元组成的信息处理系统；

行为主义认为智力是通过感知外部环境来相应行动的。通过比较分析，我们发现这三个学派的

理论既有相同之处，也有不同之处。就人工智能与人类智能的关系而言，人工智能实际上是延

伸了人类的认知。从技术的悲观主义者和乐观主义者的角度来看，人工智能的技术悲观主义是

合理的，但它仍然是不成熟的，并且在一定程度上会抑制人工智能的健康发展。根据三大学校

“的特点差异，融合不同的学校是未来人工智能的发展趋势。只有这样，人工智能才能在身-心-

”词交织的关系中，以人的思维框架实现整体模拟。

关键词:人工智能；象征主义；连接主义；行为主义；

随着第一台电子计算机的出现，人类开始了人工智能技术发展的历史序幕。人们普遍认为人工

智能是人脑的模拟和扩展，是一门通过人工智能机器或智能系统研究人类智能扩展的科学[1]。

“ ”人工智能研究者基于对智能的不同理解，形成了象征主义、联结主义和行为主义三大流派。

本文旨在对人工智能领域的三大流派进行比较分析，并得出相关的有价值的启示。

一、[三所人工智能研究学校/s2/]

在长期的发展过程中，人工智能逐渐形成了三个被广泛认可的流派:象征主义、联结主义和行

为主义。在 20 世纪 80 年代中期之前，象征主义作为最成功的学校，在[脱颖而出。20 世纪 80

年代后，象征主义逐渐衰落，联结主义和行为主义兴起。在这种交替的转变中，人工智能的研

究也在逐步发展。

象征主义，也称为逻辑主义[3，是一种基于还原论的理性主义方法。该学派认为智能的基本要

“ ”素是符号，人类认知过程是信息处理过程[2]，它可以通过符号的逻辑演绎和推理来表达智能

“ ”活动。他们把信息处理系统，俗称认知系统，看作是一个巨大的符号处理系统，把智能系统

看作是一个物理符号系统[4]。所设计的信息处理程序将智能活动形式化为一种算法，并通过该

算法对收集到的信息进行逻辑处理，使机器最终输出智能结果。象征主义以逻辑推理规则为主

要思想，[5]，蕴含着深刻的数理逻辑思想，在发展过程中取得了丰硕的成果。从历史上看，从

1956 年到 1986 年，象征主义经历了一个从独特到衰落的过程。主要原因是简化理性主义不能

有效地处理复杂系统的问题。简单的线性分解会破坏系统的复杂性，形式处理方法对常识问题

采取回避态度。然而，到了 20 世纪 70 年代，常识问题对于人工智能来说是不可避免的问题

[2]。结果，联结主义和行为主义利用最新的研究成果逐渐占据了人工智能的领域。

联结主义也被称为仿生学校[4]。通过模拟人类神经系统的结构和功能，连接主义试图使机器

变得智能。在人工智能研究的兴起阶段，联结主义和象征主义遵循各自的研究模式。由于联结

主义拒绝象征主义，它引发了关于象征主义认知框架的学术辩论[7]。20 世纪 60 年代，联结主

义在项目和资金的象征主义残酷竞争中失败，导致联结主义的两难境地[6]。人工神经网络的科

“ ”学研究是联结主义研究的重要组成部分，但是随着网络层的增加，训练过程不能保证收敛，

已经严重受挫的[5]。幸运的是，随着神经科学研究的发展，联结主义研究逐渐取得了新的突

破。直到2006 年，深度学习技术瓶颈的突破打破了深度网络难以收敛的局面。此后，深度学

“ ”习发展迅速，尤其是自称从头开始学习的阿尔法围棋(AlphaGo Zero)，经过几天的自我游

戏，打败了击败李世石的阿尔法围棋(AlphaGo Lee)，从而在学术界引发了震动。深度学习算

法结合强大的计算能力使得机器在某些领域的智能性能超过了人类的平均水平，从而引发了关

于人工智能是否会超过人类智能甚至最终取代人类的激烈讨论。

行为主义也被称为进化论[4]。行为主义认为，智能行为是通过与环境的互动，对感知结果做

“出相应的行为。基于控制论的感知- ”行动模式，行为主义希望通过模拟生物体的进化机制使

机器获得适应能力[2] “ ”。早期行为主义者的研究集中在控制论动物 [4 的发展上。行为主义认

“为，人类的智力可以从模拟动物的感知- ”行动中复制出来。20 世纪 80 年代，智能控制和智能

机器人系统的出现将行为主义提升到了一个新的水平。20 世纪末，行为主义正式提出智力取决

于感知和行为，智力取决于适应外部环境的能力。作为一所新学校，它正式出现在人工智能研

究的舞台上[4]。像联结主义一样，行为主义在 20 世纪 80 年代以前也是象征主义的幌子。当象

“征主义衰落，行为主义的研究成果不断涌现时，该学派终于像联结主义一样从幕后走向前

”台，并由于行为主义与传统观点的差异而受到了极大关注。

[两所和三所学校的比较分析/S2/]

对智力的不同理解导致不同的学校和不同的研究方法。象征主义认为智力是基于逻辑规则的象

征性操作，人类认知活动是象征性计算的过程[8]。可以说，通过程序处理信息来实现智能活动

是一种象征性的研究方法。联结主义认为智能是由脑神经元组成的信息处理系统，人类认知是

脑神经元运动的经验结果。大脑由一个由神经元组成的神经网络连接。通过模拟人类神经系统

的结构和功能来处理信息，实现智能活动是一种联结主义的研究方法。这两种研究方法可视为

人类智力的两种主要思维能力:逻辑推理和归纳推理。这两所学校可以分别对应这两种能力

[5]。与这两个学派不同，行为主义认为智力是通过感知外部环境做出相应的行为，认知活动是

“对外部环境的感知- ”行动的反应模式。行为主义不重视信息的处理。在与环境的交互作用下，

模拟同一智能行为的实现是其研究方法。

“ ”首先，象征主义认为智力是基于逻辑规则的象征性操作。从符号是智能行动的基础开始，他

“ ”们认为有机体是有程序的活机器，[9](P142) “。智力的核心是根据一套规则做出理性的决

”定[10。象征主义可以理解为模拟人类逻辑思维来设计信息处理程序，象征所收集的信息并根

据程序进行逻辑处理，最后输出知识或行为来完成智能表达的过程。象征主义倡导功能模拟方

法，坚信只要建立起一个通用的逻辑运算系统，计算机就能模拟人类思维[4](P16)。作为智力

的一部分，象征主义认为人类认知活动是基于逻辑规则的符号计算过程。诚然，知识是信息的

积累和重组，智力的基本要素是符号的观点与人类的逻辑计算能力是一致的。象征主义学派产

生了大量的研究成果，并已应用于实践，包括专家系统和机器定理证明。因此，在很长一段时

间里，象征主义是人工智能领域的核心。然而，象征主义的研究方法也受到许多人的批评。最

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摘要：

人工智能研究领域的三大主流,人工智能的三个要素是什么人工智能研究领域的三大主流人工智能的三个要素是什么？人工智能包括三个要素:算法、计算和数据。例如，该算法就像一个引擎。数据是石油，提供能量；计算出的力是向前驱动车轮的车轮。这三个要素是不可或缺的。人工智能和一个核心三大技术有何联系人工智能在计算机领域越来越受到重视。它已被应用于机器人、经济和政治决策、控制系统和仿真系统。逻辑学校和另外两所学校正走向相反的方向。逻辑学派追求知识的源泉名词的概“”念逐渐减少，直到只剩下对与错。这类似于佛教中的回头是岸。另一方面，仿生学和行为主义者学习越来越多的知识、越来越多的名词概念和越来越多的意义，就像爆炸一样...

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