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       人工智能技术流派发展简析
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        人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。让机器实现人的智能,一直是人工智能学者不断追求的目标,不同学科背景或应用领域的学者,从不同角度,用不同的方法,沿着不同的途径对智能进行了探索。其中,符号主义、连接主义和行为主义是人工智能发展历史上的三大技术流派。
        符号主义又称为逻辑主义,在人工智能早期一直占据主导地位。该学派认为人工智能源于数学逻辑,其实质是模拟人的抽象逻辑思维,用符号描述人类的认知过程。早期的研究思路是通过基本的推断步骤寻求完全解,出现了逻辑理论家和几何定理证明器等。上世纪70年代出现了大量的专家系统,结合了领域知识和逻辑推断,使得人工智能进入了工程应用。PC的出现以及专家系统高昂的成本,使符号学派在人工智能领域的主导地位逐渐被连接主义取代。
        连接主义又称为仿生学派,当前占据主导地位。该学派认为人工智能源于仿生学,应以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。连接主义最早可追溯到1943年麦卡洛克和皮茨创立的脑模型,由于受理论模型、生物原型和技术条件的限制,在20世纪70年代陷入低潮。直到1982年霍普菲尔特提出的Hopfield神经网络模型和1986年鲁梅尔哈特等人提出的反向传播算法,使得神经网络的理论研究取得了突破。2006年,连接主义的领军者Hinton提出了深度学习算法,使神经网络的能力大大提高。2012年,使用深度学习技术的AlexNet模型在ImageNet竞赛中获得冠军。
        行为主义又称为进化主义,近年来随着AlphaGo取得的突破而受到广泛关注。该学派认为人工智能源于控制论,智能行为的基础是“感知—行动”的反应机制,所以智能无需知识表示,无需推断。智能只是在与环境交互作用中表现出来,需要具有不同的行为模块与环境交互,以此来产生复杂的行为。
        在人工智能的发展过程中,符号主义、连接主义和行为主义等流派不仅先后在各自领域取得了成果,各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。特别是在行为主义思想中引入连接主义的技术,从而诞生了深度强化学习技术,成为AlphaGo战胜李世石背后最重要的技术手段。
 
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