人工智能三大流派

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人工智能三大流派(1)

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”。

从符号主义的观点来看,知识是信息的一种形式,是构成智能的基础,知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心,知识可用符号表示,认知就是符号的处理过程,推理就是采用启发式知识及启发式搜索对问题求解的过程,而推理过程又可以用某种形式化的语言来描述,因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的同一理论.

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。

符号主义的代表成果是1957年纽威尔和西蒙等人研制的成为“逻辑理论家”的数学定理证明程序LT。LT的成功,说明了可以用计算机来研究人的思维过程,,模拟人的智能活动。以后,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,尤其是专家系统的成功开发与应用,使人工智能研究取得了突破性的进展。

符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法. 通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智能.

符号主义主张用逻辑方法来建立人工智能的统一理论,但却遇到了“常识”问题的障碍,以及不确知事物的知识表示和问题求解等难题,因此,受到其他学派的批评与否定。

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。

这一方法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。人工神经网络(简称神经网络)就是其典型代表性技术,因此,我们可以把连接主义的思想简单地称为“神经计算”。

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