1.2 人工智能的不同學派

智能科學的核心概念是“智能”（intelligence）。然而，對于“智能”這一概念的界定在智能科學界尚無共識。在學界內部，清晰地定義核心概念往往是主要任務之一。舉例來說，美學研究旨在厘清“美”這一概念的內涵和外延，因此形成了各種美學學派，各種美學學派對“美”的解釋存在差異。在智能科學領域，不同學派提供了多種視角和解釋。目前，人工智能的主要學派可以分為三大學派：符號主義、聯結主義和行為主義。這些學派各自具有優勢和局限性，它們之間相互影響，存在互相借鑒的情況，但同時也存在明顯的差異和對立。

1.2.1 符號主義學派

符號主義（symbolicism）學派，又被稱為邏輯主義學派、心理學派或計算機學派，其中，符號主義是一種基于邏輯推理的智能模擬方法。它認為人類的認知和思維基于符號，智能即為符號的表征和運算過程，而計算機則被視作物理符號系統的一種。因此，符號主義主張將智能形式化為符號、知識、規則和算法，并通過計算機實現這些符號、知識、規則和算法的表征和計算，從而模擬人類的智能行為。符號主義的典型成果包括啟發式程序、專家系統以及知識工程等。其主要理論基礎是物理符號系統假設，即物理符號系統由一組符號、結構和過程組成。符號主義將符號系統定義為包含一組符號、結構以及操作這些符號結構的過程，這些操作包括創建、修改和消除等。

在此定義下，一個物理符號系統被描述為能夠逐步生成一系列符號的生成器。任何系統，只要它展示出智能，就必然能夠執行六種基本操作，即輸入符號、輸出符號、存儲符號、復制符號、建立符號結構和條件性遷移。反之，任何系統只要能夠執行這六種操作，就具備表現智能的潛力。

符號主義包括如下應用案例。

（1）啟發式程序：一種基于問題求解的智能程序，根據問題的特征和當前狀態選擇合適的策略和方法，以尋找最優或近似最優的解決方案。例如，國際象棋程序、數獨程序等。

（2）專家系統：一種基于知識表示和推理的智能程序，模擬人類專家在特定領域回答或解決問題的過程。例如，醫療診斷系統、法律咨詢系統、金融分析系統等。

（3）知識工程：一種基于知識獲取、表示、存儲、管理和利用的智能技術，幫助人類構建和維護知識庫，提高知識的質量。例如，百度百科、維基百科等。

1.2.2 聯結主義學派

聯結主義（connetionism）學派，又被稱為仿生學派或生理學派，其中，聯結主義是一種智能模擬方法，其基礎在于神經網絡和網絡內的連接機制以及學習算法。聯結主義強調智能活動是由大量簡單單元通過復雜連接、并行運行所產生的結果。其基本思想是，由于生物智能是神經網絡生成的，因此可以通過人工方式構建神經網絡，并通過訓練人工神經網絡（artificial neural network，ANN）來實現智能。聯結主義的代表性成果包括感知機、霍普菲爾德神經網絡、反向傳播網絡、卷積神經網絡等。

聯結主義包括如下應用案例。

（1）感知機：一種最簡單的ANN模型，能夠對輸入信號進行線性分類。其應用場景包括手寫數字識別和邏輯門實現等。

（2）反向傳播網絡：一種多層前饋神經網絡模型，通過反向傳播算法調整網絡權重，實現對輸入信號的非線性映射。其應用場景包括，圖像分類、語音識別和自然語言處理等。

（3）卷積神經網絡：一種特殊的反向傳播網絡模型，能夠通過卷積層、池化層和全連接層提取輸入信號的特征，并進行分類或回歸。例如，其應用場景包括人臉識別、目標檢測和圖像生成等。

1.2.3 行為主義學派

行為主義（behaviourism）學派，又稱為演化主義或控制論學派，行為主義是一種智能模擬方法，其基礎在于“感知-行動”范式。行為主義的觀點認為，智能的展現取決于個體的感知和行為以及對外界復雜環境的適應能力，而不僅僅是對信息的表示和推理。生物智能被視為自然進化的結果，生物通過與環境及其他生物的互動，逐漸發展出更強的智能。行為主義對傳統人工智能進行了批評和否定，提出了無需知識表示和推理的智能行為觀點。該學派的代表性成果包括六足行走機器人和波士頓動力機器人等。

行為主義包括如下應用案例。

（1）六足行走機器人：這種機器人基于感知-行動范式，模擬昆蟲的行為控制系統，能夠適應復雜地形的自主行走。例如，Genghis機器人和RHex機器人等。

（2）波士頓動力機器人：這種機器人同樣基于感知-行動范式，模擬動物的行為控制系統，能夠適應執行多種任務。例如，BigDog機器人和Atlas機器人等。

（3）進化算法：這是一種基于自然選擇和遺傳變異原理的智能優化算法，能夠全局搜索復雜問題的最優解。例如，遺傳算法、粒子群算法和蟻群算法等。