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。他们对人工智能进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 世纪末起得以迅速进展，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讨论人的思维，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在 1956 年首先采纳“人工智能”这个术语。后来又进展了启发式算法—>专家系统—>知识工程理论与技术，并在 20 世纪 80 年代取得很大进展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的进展做出重要贡献，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讨论。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讨论神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一进展道路。20 世纪 60~70 年代，连接主义，尤其是对以感知机（perceptron)为代表的脑模型的讨论出现过热潮,由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型讨论在 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（Rumelhart）等人提出多层网络中的反向传播算法（BP）算法。此后，连接主义势头大振，从...
