说说人工智能及流派

1956年夏季，以麦卡锡、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在达特茅斯大学一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。1997年，IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。

   

 随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义的旧三大学派以及以搜索、参数和理解为代表的新三大流派。

符号主义：

又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，是指基于符号运算的人工智能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。他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。

连接主义：又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，是指神经网络学派，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。在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈举行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个学科范畴。

行为主义：又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，是指进化主义学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。

 

穷举派(搜索派)

 典型的比如IBM的深蓝、沃森； 再比如传统的下棋(象棋)，专家系统，定制系统等，都属于有限空间内，知识匹配的搜索算法； 缺点是不具备自学习能力，一旦有新的知识式规则加入，由于其自身无法判断和融和，要么产生冗余，要么产生矛盾，要么产生包含；而将新规则与旧规则融和，其工作量，不次于重新梳理一遍知识库，不具备扩展性与可持续发展性；所谓的“人工智能”，智能的背后全是人工。

参数派

典型的比如谷歌的AlphaGo； 再比如神经网络、深度学习，都是从无到有的，训练网络中的各连接参数(权重)；在给定的输入与输出条件下，然后用其预测任意旧或新的激励下的响应以执行； 缺点是，如果针对新的领域，或者哪怕是输入输出的扩维，都需要重新学习与计算，不具备累积性和可持续发展性(即不能步步为营)； 但神经网络的伟大之处，其实并不是模拟神经元的工作，而是象数字集成电路一样，实现了与非门与异或运算，可以拓展组合出各种可能。

理解派

主要命中算法，找出锚点，找出标的对应的真实意义；

具有可持续发展性；而且只会越来越全能、越来越庞大、越来越健壮(容错性)。

 

额外的，有个Ageng流派，其必要性在于，许多判定与响应行动，并不需要完整的全局命中，而是局部回路的自发响应即可，就像人的很多的下意识动作，比如遇火缩手之类的；机器执行领域非常需要这个。

楼上最后说的那个Agent流派，应该就是前面旧的里面的行为主义流派吧。