人工智能：定义、学派及其核心

"人工智能考试题.doc" 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，致力于创建能够模拟人类智能或表现出类似智能行为的智能机器。这个领域涵盖了多个学派，每个学派都有其独特的理论基础和方法论。 首先，符号主义，也称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是AI的主流学派之一。这一学派源自数理逻辑，代表人物包括纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。符号主义认为，智能的基础在于符号的处理和操作，通过符号操作系统来模拟人类的认知过程。知识在这一学派中被视为信息的一种形式，是形成智能的基础。核心问题包括知识表示（如何在计算机中表示知识）、知识推理（如何使用这些知识解决问题）和知识运用（如何将知识应用于实际任务）。 其次，连结主义，又称为仿生学派或生理学派，受到生物神经网络的启发。该学派的代表人物有卡洛克、皮茨、Hopfield和鲁梅尔哈特等。连结主义强调神经元之间的连接和学习算法，认为思维的基本单位是神经元而非符号。它试图通过构建神经网络模型来复制大脑的工作模式，从而实现智能。 最后，行为主义，又称进化主义或控制论学派，起源于控制论理论。这一学派的代表人物如布鲁克斯，他通过设计六足行走机器人展示了基于感知-动作模式的智能控制。行为主义强调智能体与其环境的互动，通过反馈和适应来解决问题，而不是依赖于高级的认知过程。 除了这些主要学派，还有其他如强化学习、深度学习、模糊逻辑和遗传算法等方法，它们都是人工智能领域的重要组成部分。强化学习让机器通过与环境的交互来学习最优策略，深度学习则利用多层神经网络处理复杂的数据模式识别任务。模糊逻辑允许在不确定性和模糊性中进行推理，而遗传算法则借鉴了生物进化原理来优化问题解决方案。 人工智能的应用广泛，涵盖了自动驾驶、语音识别、图像分析、自然语言处理、机器翻译、智能推荐系统等多个领域。随着技术的发展，AI正逐渐渗透到日常生活的各个角落，对社会经济和人类生活方式产生深远影响。未来，人工智能将继续探索更高级别的自主性、创造力和情感理解，努力实现真正的人机协同。