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在20世纪中叶，计算机科学家开始将智能决策问题表述为通过形式逻辑进行符号操作的问题。在同一时期，为执行自动推理而编写的计算机程序Logic Theorist使用这种思维方式来证明数学定理。其发明者之一赫伯特·西蒙通过将其与人类思维联系起来，从而阐述该程序的符号本质：
我们开发了一种能够进行非数值思维的计算机程序，从而解决了古老的身心问题，解释了由物质组成的系统如何具有思维的特性 [17] 。
这些符号系统在很大程度上依赖于人类的专业知识。另一种智能方法称为 联 结 主义 （connectionism）。联结主义的部分灵感来自神经科学的发展，侧重于使用人工神经网络作为智能的基础。由于已知神经网络可以被训练用于模式识别，联结主义的研究者试图从数据或经验中学习智能行为，而不是从专家的硬编码知识中尝试学习。联结主义范式为AlphaGo（一个在围棋比赛中击败人类专业选手的自主程序）的成功以及自动驾驶汽车的发展奠定了基础。结合符号主义和联结主义范式的算法至今仍然是一个活跃的研究领域。