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1、三大学派
人工智能发展到现在，主要有几大学派，符号主义、连接主义以及行为主义学派。
简单来说，符号主义认为整个世界的知识是可以用符号进行表示的，会将知识表示成一系列的规则和事实，这样系统可以根据这些规则去进行推理，类似于数学公式的推理和证明。
代表的技术有：知识表示、自动推理和专家系统
连接主义的灵感来自人脑的神经元结构和神经网络的工作方式，认为神经元可以通过连接权重来传递信号，并根据学习规则去进行调整。
代表的技术有：神经网络、深度学习，我们所熟知的GPT就是深度学习技术的一种具体实现
行为学派，强调智能行为是通过个体于环境的交互作用产生的，重点关注智能体在环境中的行为表现和适应能力。
代表的技术有：强化学习，仿生机器人。
2、小结
三大学派，从不同的侧面研究了人的自然智能，与人脑的思维模型有着对应的关系。粗略地划分，可以认为
符号主义研究抽象思维；
连接主义研究形象思维；
而行为主义研究感知思维。
研究人工智能的三大学派、三条途径发挥到各个领域，又各有所长。
符号主义注重数学可解释性；
连接主义偏向于仿人脑模型；
行为主义偏向于应用和模拟。
3、三次浪潮
图中展示了人工智能经历的三次变革的浪潮，其中由于行为主义学派大量相关的研究并没有归入人工智能范畴里，而是放到了控制科学、人工生命、机器人学等与人工智能有密切关系的交叉学科之中，所以上图中没有体现出来。
第一次，以符号主义为代表的语义网络取得了非常巨大的成就，但随即也陷入了寒冬。
第二次，专家系统、反向传播算法，分别为符号主义和连接主义注入了活力，但是随着个人PC的发展，成本高昂的专家系统随之被取代。
第三次，随着SVM、DBN等一系列神经网络算法的发展，机器学习作为一个重要的分支开始登上舞台。最经典的事件就是，2012 年 Hinton 团队提出的 AlexNet 模型运用 CNN 在 Imagenet 图像识别大赛夺冠，以远超第二名的实力，让人们看到了神经网络算法的优越性和潜力。
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