1.4.3 各学派的认知观

各学派对智能科学发展历史具有不同的看法。

1．符号主义

符号主义认为智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起获迅速发展；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发式程序逻辑理论家（Logic Theorist, LT），证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语，后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义为智能科学的发展做出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，对于人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在智能科学的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流学派。

2．连接主义

连接主义认为智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克（Warren McCulloch）和数理逻辑学家皮茨（Walter 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。它以神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了智能科学的又一发展道路。20世纪60年代至20世纪70年代，连接主义，尤其是对以感知机（Perceptron）为代表的脑模型的研究出现热潮。由于当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至20世纪80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络后，连接主义重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特（Rumelhart）等提出多层网络中的反向传播（BP）算法。此后，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。

3．行为主义

行为主义认为智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40年代至20世纪50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的智能科学工作者。维纳（Winner）和麦克洛（McCloe）等提出的控制论和自组织系统以及钱学森等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、自校正、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年代至20世纪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。这一学派的代表作首推布鲁克斯（Brooks）的六足行走机器人，它被看作新一代的“控制论动物”，是一个基于感知−动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。

以上3个学派将长期共存，取长补短，并走向融合和集成，为智能科学的发展做出贡献。