人工智能：学派、定义与研究方向详解

人工智能是一种复杂而广泛的科学领域，旨在通过计算机系统模拟和实现人类的智能行为。它涉及到计算机科学的多个层面，包括理论研究、设计与应用技术。国际上对人工智能的定义并非统一，但存在几种主要观点： 1. **定义与目标**： - 人工智能被定义为研究如何构建智能机器或系统，使其能够模仿人类的智能功能，如判断、推理、学习等，以及执行各种任务，如感知、理解、设计和解决问题。 - 当从实现超越人类智能的任务角度来考虑时，人工智能的目标是让计算机在特定领域超过人类表现，如语音识别、图像处理、自动驾驶等。 2. **主要学派及其观点**： - **符号主义**（逻辑主义/心理学派/计算机学派）： - 基于物理符号系统理论，强调知识表示、推理和运用是核心，如纽厄尔、西蒙和尼尔逊等人为代表。 - 认为人的认知过程可以被计算机符号操作过程模拟，强调知识的重要性。 - **连结主义**（仿生学派/生理学派）： - 借鉴神经网络和学习算法，如卡洛克、皮茨等人的工作，关注神经元和生物大脑的工作模式，主张思维过程基于神经元而非符号处理。 - **行为主义**（进化主义/控制论学派）： - 起源于控制论，如布鲁克斯的六足行走机器人，强调感知-动作控制系统的实践应用，关注实际问题的解决和适应性。 3. **研究方法**： - 符号主义倾向于算法和逻辑推理，而连结主义更侧重于模拟生物神经网络的学习过程，行为主义则注重实用的控制策略。 这些学派不仅关注理论构建，还涉及实际应用，如机器学习、自然语言处理、专家系统等技术的发展。人工智能是一个不断发展的领域，随着科技的进步，新的研究方向和方法也在不断涌现，如深度学习、强化学习等，都在推动着人工智能向更高级别的智能化迈进。学习者需要掌握这些基础知识，并关注当前最新的研究成果和趋势，以便在人工智能考试中取得优异成绩。