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一、符号主义(symbolicism)

符号主义(symbolicism)=逻辑主义(Logicism)=心理学派(Psychlogism)=计算机学派(Computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
早期的人工智能研究者绝大多数属于此类。
主要观点:

  1. 人类认知和思维的基本单元是符号
  2. 计算机也是一个物理符号系统
  3. 认知过程就是在符号表示上的一种运算

所以,计算机能够实现和人类相同或相似的认知。
代表成果:1957年纽威尔和西蒙等人研制的成为“逻辑理论家”的数学定理证明程序LT。证明了怀特海德和罗素的《数学原理》中前52个定理中的38个,其他的一些也相继被证明。

二、联结主义(connectionism)

连接主义(connectionism),又称为仿生学派或生理学派,其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

连接主义是一种利用数学模型来研究人类

Connectionism
Connectionism is an approach to the study of human cognition that utilizes mathematical models, known as connectionist networks or artificial neural networks. Often, these come in the form of highly interconnected, neuron-like processing units. There is no sharp dividing line between connectionism and computational neuroscience, but connectionists tend more often to abstract away from the specific details of neural functioning to focus on high-level cognitive processes (for example, recognition, memory, comprehension, grammatical competence and reasoning). During connectionism’s ideological heyday in the late twentieth century, its proponents aimed to replace theoretical appeals to formal rules of inference and sentence-like cognitive representations with appeals to the parallel processing of diffuse patterns of neural activity.

认知的方法,被称为连接网络或人工神经网络。通常,它们以高度互联的、类似神经元的处理单元的形式出现。
在连接主义和计算神经科学之间并没有明显的分界线,但连接主义者更倾向于从神经功能的具体细节中抽象出来,专注于高层次的认知过程(例如,识别、记忆、理解、语法能力和推理)。在20世纪后期,连接主义的意识形态全盛时期,它的支持者试图用对神经活动的扩散模式的并行处理来取代对形式推理规则和句子式认知表征的理论诉求。

三、行为主义(actionism)

行为主义(actionism),又称为进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

认为人工智能源于控制论。

控制论思想早在20世纪40 ~ 50年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论,影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。

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,如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究,并进行“控制论动物”的研制。

到20世纪60~70年代,上述这些控制论系统的研究取得一定进展,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,引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)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。

机器学习 领域中的各学派都有自己的优势和缺陷。 符号 主义 注重推理和规则的表达,适合处理结构化数据;频率 主义 基于数据的分析和模型训练,适合处理大数据集;贝叶斯 主义 通过概率论和贝叶斯公式统一了推理和不确定性的估计,适合处理不确定性问题;连接 主义 基于 神经网络 结构,能够自动提取和学习特征。因此,在实际应用中,我们需要根据具体的问题和数据集选择合适的方法论和算法,从而获得更好的效果。 第一章 1.3 什么是 人工智能 ?它的研究目标是什么? 人工智能 (Artificial Intelligence),英文缩写为 AI 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 研究目标: 人工智能 是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 1.7 人工智能 有哪几个主要学派?各自的特点是什么? 主要学派: 符号 主义 联结 主义 行为主义 符号 主义 :认为人类智能的基本单元是 符号 ,认识过程就是 符号 表示下的 符号 计算,从 而思维就是 符号 计算; 联结 主义 :认为人类智能的基本单元是神经元,认识过程是由神经元构成的网络的信息 传递,这种传递是并行分布进行的。 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动,取决于对外界 复杂环境的适应,它不需要只是,不需要表示,不需要推理。 1.8 人工智能 有哪些主要研究和应用领域?其中有哪些是新的研究热点? 1.研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计 联结 主义 : 无需指定模拟领域的规则, 神经网络 可以从训练数据中自行摸索。用户只需提供输入数据与输出数据采样(数据采样规模越大种类越多,效果则越好)。 联结 主义 算法不断采用回归模型来调节中间变量的权重系数,直到找到最优模型为止。 典型代表: 神经网络 数据驱动,难以解释 1、 符号 主义 符号 主义 又称逻辑 主义 、心理学派或者计算机学派,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。 人工智能 起源于数理逻辑,人类认知的基本元素是 符号 ,认知过程是 符号 表示上的一种运算。 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 主义 主张用逻辑方法来建立 人工智能 的统一理论体系,却遇到了“常识”问题的阻碍,以及不确定事物的知识表示和问题求解等难题,因此受到了其他学派 在 机器学习 领域中,算法数量可谓是数不胜数,若只关注每个算法本身,将各个算法独立地进行看待,则将眼花缭乱,难以把握算法背后的核心思想。事实上,虽然 机器学习 领域中算法数量十分庞大,但其背后的核心思想,即隐藏的世界观认知是有限的。因此在学习 机器学习 的过程中,我们首先需要了解该领域中各学派之间的关系,随后在学习算法时分析其涉及了哪些流派的思想,并在之后自己设计算法时,将这些思想有机地结合起来。 说白了就是你告诉机器你想做什么?并且给它一堆数据让它去模仿着做(比如,咱们上高中,老师会告诉我们一个目标就是考高分,然后给我们一堆练习册和答案,我们的目的就是让我们做的题的解和答案一致) 到了20世纪70年代, 人工智能 研究领域形成三驾马车:卡内基梅隆大学的纽厄尔和西蒙,斯坦福大学的麦肯锡,麻省理工学院的马文.明斯基。 他们分属两个 人工智能 研究流派,信息计算学派和 神经网络 学派。 前者着眼于程序的逻辑结构、 符号 操作系统以及编程语言,他们尤其强调“计算”这一概念对于 人工智能 研究的重要性;后者着眼于 神经网络 的研究,强调对大脑神经系统工作方式的探索和模拟。到了后期,逐渐意识到知识在 人工智能 中的作用,费根堡姆的专家系统和里兰的大百科全书系统正好印证知识的重要性 人工智能 的发展,在不同的时间阶段经历了不同的流派,并且相互之间盛衰有别。目前 人工智能 的主要学派有下列三家: 符号 主义 (symbolicism),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,即 符号 操作系统,假设和有限合理性原理。连接 主义 (connectionism),又称为仿生学派或生理学派,其主要原理为 神经网络 神经网络 间的连接机制与学习算法。 行为主义 (actionism),又称... 目前 人工智能 的主要学派有下面三家: (1) 符号 主义 (symbolicism),又称为逻辑 主义 (logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism),其原理主要为物理 符号 系统(即 符号 操作系统)假设和有限合理性原理。 (2)连接 主义 (connectionism),又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physio 若从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50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 做出了各自的理解,提出了不同的观点,由此产生了不同的学术流派。期间对 人工智能 研究影响较大的的主要有 符号 主义 、连接 主义 行为主义 三大 学派。 https://www.xianjichina.com/news/det ai ls_37505.html http://www.docin.com/p-883238024.html 认为 人工智能 源于数理逻辑。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... 1. 简述实现 人工智能 的主要途径、每种途径的基本思想及主要代表成果。(8分) 实现 人工智能 主要有三种途径: 符号 主义 、连接 主义 行为主义 (或进化 主义 )。(3分) 符号 主义 通过模拟人类的逻辑思维来实现 人工智能 ,主要代表成果是纽厄尔和西蒙提出的“逻辑理论家 (LT)”数学定理证明程序; (2分) 连接 主义 通过模拟人类大脑的结构来实 人工智能 复习题一.简答题:1.         什么是智能机器?什么是 人工智能 ?作为一门学科诞生在什么时间和地方? 人工智能 即用人工制造的方法,实现智能机器或在机器上实现智能。智能机器指的是能够在不同环境中进行一些交互性的拟人动作。1956年暑假于达特茅斯大学产生。2.         试简述状态空间法、谓词逻辑法和语义网络的要点?状态空间:把待求解的问题表示为状态空间图,并把问题的解表示为目标节点Sg, 求解就是要找到从根节点So到达目标节点Sg的搜索路径谓词:使用连接词和量词,把若干谓词连接组合在一起