人工智能的三大学派

通过机器模仿实现人的行为，让机器具有人类的智能，是人类长期以来追求的目标。如果从1956年正式提出人工智能学科算起，人工智能的研究发展已有60多年的历史。这期间，不同学科或学科背景的学者对人工智能做出了各自的解释，提出了不同观点，由此产生了不同的学术流派。期间对人工智能研究影响较大的有符号主义、联结主义和行为主义三大学派。 

符号主义：基于逻辑推理的智能模拟方法

符号主义是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，长期以来一直在人工智能研究中处于主导地位。

符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑，数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。

其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。

符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展做出重要贡献，为人工智能走向工程应用具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。 

联结主义：受脑科学的启发

联结主义学派把人的智能归结为人脑的高层活动，强调智能的产生是由大量简单的单元通过复杂的相互联结和并行运行的结果。

它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。

20世纪60~70年代，联结主义，尤其是对以感知机为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到20世纪80年代提出用硬件模拟神经网络以后，联结主义才又重新抬头。

中科院自动化所副研究员王威表示：“联结主义更多受到脑科学的启发。我们现在所说的深度的神经网络，就是一类典型的联结主义的算法，或者说是工具。” 

行为主义：基于“感知——行动”

行为主义，是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法。

行为主义学派认为人工智能源于控制论。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，并进行“控制论动物”的研制。到20世纪60~70年代，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起了许多人的兴趣。这一学派的代表作首推布鲁克斯的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。

举个例子，比如条件反射，给狗一个条件，让它最后能滴口水强化学习，便是行为主义非常经典的例子。强化学习，终身学习，从人的行为学习、受启发而总结出来的学习机制，均属于这一派。 

未来达到强人工智能，需要三大学派互相融合

人工智能三大学派在不同阶段独立发展，分别交替占据主流。每一个学派都有自己的优势。以联结主义为例，中科院自动化所副研究员王威表示，联结主义做感知非常有效，如做视觉语音识别和分类等效果显著，但做推理效果则不尽人意，符号主义则特别适合做推理。

谈及三大学派的融合趋势，王威认为，三大学派是相对独立的，现在人工智能的发展有融合的趋势。“我觉得现在无论是国内还是国外AI的研究发展，都需要把这三个学派统一起来，而要做到需要对这个领域非常了解，才能把它融合起来。因为未来要达到强人工智能，每个方面的感知、认知、推理、技艺的功能都需要。”

本文由北京工业大学教授、科普中国特聘专家于乃功进行科学性把关