1.4 人工智能再认识

1.4.1 三大流派

由于对人工智能智能的理解不同，实现途径不同，因而形成了三大流派。

1.符号主义

符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其奠基人是西蒙。符号主义主要成就代表是20世纪的专家系统。在符号主义看来，机器就是一个物理符号系统，而人就是物理符号系统加上一点意识。

既然计算机是物理符号系统，人也是物理符号系统，那么自然可以用机器来模拟人的智能。主要是因为人的认知就是符号一类的事物。

举个例子，人看到一个自行车，人的大脑自然地将所看到的一些事物定义成某些符号，如车座、车架、车把、车胎、车踏……（见图1-14）。因此可以将这些符号输入计算机里，计算机自然也可以得到一个结论，因此计算机自然可以模拟人的智能，这就是所谓的人工智能符号主义。

符号主义曾长期领衔诸多学派，它为人工智能的发展做出的贡献巨大，即使到目前，符号主义仍然属于三大主流派别之一。

2.连接主义

连接主义，又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。其奠基人是明斯基，发展最好的是深度学习。

连接主义的代表性成果是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，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。这一实现真正地将神经元结构用于模型中。

20世纪50年代末，感知机（Perceptron）的出现，使得连接主义出现第一次热潮。随后的20年内，感知机技术得到广泛应用，越来越多的人开始认可感知机，并加大了连接主义学派下人工智能的研究。图1-15为一个在线可视化神经网络构造器。

就在人们对符号主义怀疑并且否定的同时，连接主义在理论与实践基础上均开始突破。这一次连接主义势如破竹，引领了接下来人工智能的发展浪潮。

3.行为主义

行为主义，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。其奠基人是维纳，行为主义的贡献是机器人控制系统。

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（见图1-16）。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，或许可以做出机器人。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，对传统人工智能进行了批评和否定，提出了基于行为（进化）的人工智能新途径，从而在国际人工智能界形成了行为主义这个新的学派。

在理论上，行为主义认为智能取决于感知和行动，提出了智能行为的“感知-动作”模型；智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能那样逐步进化，智能只有在现实世界中通过与周围环境的交互作用才能表现出来；指责传统人工智能（主要指符号主义，也涉及连接主义）对现实世界中客观事物的描述和复杂智能行为的工作模式做了虚假的、过于简单的抽象，因而，是不能真实反映现实世界的客观事物的。

在研究方法上，行为主义主张人工智能研究应采用行为模拟的方法。他们也认为，功能、结构和智能行为是不可分开的，不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。行为主义的基本思想是一个智能主体的智能来自于他跟环境的交互，跟其他智能主体之间的交互，从而提升他们的智能。格斗游戏是典型的基于行为主义的人工智能。

4.未来达到强人工智能，需要三大学派互相融合

图1-17给出三大流派的演化。

1.4.2 三个层次

根据机器智能水平的高低，可以从三个层次（计算智能、感知智能和认知智能）理解人工智能（见图1-18）。

1）计算智能即快速计算、记忆和存储能力，目前，以快速计算、存储为目标的计算智能已经基本实现。

2）感知智能，即视觉、听觉和触觉等感知能力，当下十分热的语音识别、语音合成、图像识别即是感知智能。

3）认知智能则为理解、解释的能力。所以，真正人工智能的突破口是认知智能。近几年，在深度学习推动下，以视觉、听觉等识别技术为目标的感知智能也取得不错的成效。然而，相比于计算智能和感知智能，认知能力的实现难度较大。举个例子，小猫可以“识别”主人，它所用到的感知能力，一般动物都具备，而认知智能则是人类独有的能力。人工智能的研究目标之一，就是希望机器具备认知智能，能够像人一样“思考”。

1.4.3 知识体系

人工智能是一个庞大的家族，包括众多的基础理论、重要的成果及算法、学科分支和应用领域等。根据智能系统的难易程度，可将人工智能知识体系划分为问题求解、知识与推理、学习与发现、感知与理解、系统与建造五个知识单元（见表1-1）。