AI主流学派的分类：

1、AI主流学派的分类

符号主义（Symbolicism）又称逻辑主义（Logicism）或心理学派（Psychlogism），是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。该学派认为人工智能起源于数理逻辑。符号主义采用的是功能模拟方法，其代表性成果是1957年纽厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序LT。60年来，符号主义走过了“启发式算法→专家系统→知识工程”的发展道路，长期在人工智能中处于主导地位。理论上，符号主义认为：认知的基元是符号，认知过程就是符号运算过程；智能行为的充要条件是物理符号系统，人脑和电脑都是物理符号系统；智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理；知识可用符号表示，也可用符号进行推理，因而可建立基于知识的人类智能和机器智能的统一理论体系。

从研究方法上，符号主义认为人工智能的研究应该采用功能模拟的方法，即通过研究人类认知系统的功能和机理，再用计算机进行模拟，从而实现人工智能。符号注意特别适合解决现实生活中的状态转换和逻辑推理问题，如八数码难题（下图）它主张用逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但却遇到了“常识”问题的障碍，以及不确知事物的知识表示和问题求解等难题，因此，受到了其他学派的批评与否定。

2、连接主义学派

连接主义（Connectionism）又称仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism），是基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的人工智能学派。连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。

连接主义（Connectionism）又称仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism），是基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的人工智能学派。连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。

3、行为主义学派

行为主义（Actionism）又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism），是基于控制论和“感知—动作”控制系统的人工智能学派。行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理行为主义采用的是行为模拟方法，其代表性成果是布鲁克斯研制的机器虫。布鲁克斯认为，要求机器人像人一样去思维太困难了，但可以先做一个机器虫，由机器虫慢慢进化为机器人。布鲁克斯成功研制了一个六足行走的机器虫实验系统。这个机器虫虽然不具有像人那样的推理、规划能力，但其应付复杂环境的能力却大大超过了原有的机器人，能够实现在自然环境下的灵活漫游。1991年8月，布鲁克斯发表了“没有推理的智能”的论文，提出了基于行为（进化）的人工智能新途径，从而在人工智能界形成了行为主义这个新的学派。

4、三大学派比较

就人工智能三大学派的历史发展来看，符号主义认为认知过程在本质上就是一种符号处理过程，人类思维过程总可用某种符号来进行描述，其研究是以静态、顺序、串行的数字计算模型来处理智能，寻求知识的符号表征和计算，特点是自上而下。连接主义则是模拟发生在人类神经系统中的认知过程，提供一种认知神经研究范式，主张认知是相互连接的神经元的相互作用。行为主义认为智能是系统与环境的交互行为，是对外界复杂环境的一种适应。这些理论与范式在实践之中都形成了自己特有的问题解决方法体系，并在不同时期都有成功的实践范例。而就解决问题而言，符号主义有从定理机器证明、归结方法到非单调推理理论等一系列成就。而连接主义有归纳学习，行为主义有反馈控制模式及广义遗传算法等解题方法。

人工智能是一个交融了诸多学科的特殊的领域，多学科相互交融带来了多元观点的争论和冲突、修正与提高。没有一种“假说”或“范式”能够一统江湖。随着研究和应用的深入，人们逐步认识到三大学派其实各有所长，应该相互结合、取长补短、综合集成的研究策略。可以预见，在不久的将来，三大研究学派将逐渐由对立转为协作，并最终会走向统一。