什么是人工智能

符号主义：认知即计算

符号主义出现在1950-1970。符号主义认为，人类的知识可以用符号来表示，而认知过程，就是各种符号的运算过程。其代表性成果是1957年出现的启发式程序LT逻辑理论家，这个程序证明了37个数学定理，从而表明计算机也可以模拟人类思维系统。“人工智能”术语正是符号主义派首先提出的，他们也发明了早期的神经网络和专家系统。

行为主义：认知即反应

行为主义源于控制论，认为智能行为的基础是“感知—行动”的反应机制。即智能无需推理计算，只要通过不同的行为模块与环境交互信息，即可作出复杂行为。

传统人工智能集中在"推理"上，在建造机器人时，采取的是"感觉-建模-计划-行动"(sense-model-plan-act)框架。这一学派的代表布鲁克斯(Brooks)认为，机器人做出行动完全不需要那么复杂，只要两步：感知，然后行动。他的作品六足行走机器人，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。著名的波士顿动力，就是基于此种理论，生产出可以跳跃、后空翻等等复杂动作的机器人。

连接主义：认知即网络

连接主义源于仿生学，特别是对人脑神经网络的模拟。代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，它用电子装置模拟神经元工作，进而研究神经网络模型。

连结主义在60~70年代，由于感知机的出现有过一股热潮，随后受制于当时生物技术水平而陷入低潮;到1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播(BP)算法，连结主义才又重拾势头;目前连接主义发展到深度学习系统，即上文阿法狗所用的工作原理，它象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代，其特征就是大数据、大计算、大决策，三位一体。无论是它的工作原理还是表现出来的能力，都已经开始接近人类智能了。