讓機(jī)器擁有人的智能，一直是人工智能學(xué)者不斷追求的目標(biāo)，不同學(xué)科背景或應(yīng)用領(lǐng)域的學(xué)者，從不同角度，用不同的方法，沿著不同的途徑對(duì)智能進(jìn)行了探索。其中，符號(hào)主義、連接主義和行為主義是人工智能發(fā)展歷史上的三大技術(shù)流派。

符號(hào)主義又稱為邏輯主義，在人工智能早期一直占據(jù)主導(dǎo)地位。該學(xué)派認(rèn)為人工智能源于數(shù)學(xué)邏輯，其實(shí)質(zhì)是模擬人的抽象邏輯思維，用符號(hào)描述人類的認(rèn)知過(guò)程。早期的研究思路是通過(guò)基本的推斷步驟尋求完全解，出現(xiàn)了邏輯理論家和幾何定理證明器等。上世紀(jì)70年代出現(xiàn)了大量的專家系統(tǒng)，結(jié)合了領(lǐng)域知識(shí)和邏輯推斷，使得人工智能進(jìn)入了工程應(yīng)用。PC 機(jī)的出現(xiàn)以及專家系統(tǒng)高昂的成本，使符號(hào)學(xué)派在人工智能領(lǐng)域的主導(dǎo)地位逐漸被連接主義取代。

連接主義又稱為仿生學(xué)派，當(dāng)前占據(jù)主導(dǎo)地位。該學(xué)派認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，應(yīng)以工程技術(shù)手段模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。連接主義早可追溯到 1943 年麥卡洛克和皮茨創(chuàng)立的腦模型，由于受理論模型、生物原型和技術(shù)條件的限制，在 20 世紀(jì) 70 年代陷入低潮。

直到 1982 年霍普菲爾特提出的 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和 1986年魯梅爾哈特等人提出的反向傳播算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究取得了突破。2006 年，連接主義的領(lǐng)軍者 Hinton 提出了深度學(xué)習(xí)算法，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力大大提高。2012 年，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的 AlexNet模型在 ImageNet 競(jìng)賽中獲得冠軍。

行為主義又稱為進(jìn)化主義，近年來(lái)隨著 AlphaGo 取得的突破而受到廣泛關(guān)注。該學(xué)派認(rèn)為人工智能源于控制論，智能行為的基礎(chǔ)是“感知—行動(dòng)”的反應(yīng)機(jī)制，所以智能無(wú)需知識(shí)表示，無(wú)需推斷。智能只是在與環(huán)境交互作用中表現(xiàn)出來(lái)，需要具有不同的行為模塊與環(huán)境交互，以此來(lái)產(chǎn)生復(fù)雜的行為。

在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，符號(hào)主義、連接主義和行為主義等流派不僅先后在各自領(lǐng)域取得了成果，各學(xué)派也逐漸走向了相互借鑒和融合發(fā)展的道路。特別是在行為主義思想中引入連接主義的技術(shù)，從而誕生了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，成為AlphaGo戰(zhàn)勝李世石背后重要的技術(shù)手段。