人工智能三大流派的应用 人工智能的三大主流学派各自独立
大家好,关于人工智能三大流派的应用很多朋友都还不太明白,不过没关系,因为今天小编就来为大家分享关于人工智能的三大主流学派各自独立的知识点,相信应该可以解决大家的一些困惑和问题,如果碰巧可以解决您的问题,还望关注下本站哦,希望对各位有所帮助!
一、人工神经网络属于哪个流派
1、神经网络属于人工智能连接主义流派。
2、目前人工智能的主要流派有下列三家:
3、(1)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。
4、(2)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。
5、(3)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。
二、人工智能的三个原理
1、第一定律是阿什比定律,这一定律以控制论专家、《大脑设计》(DesignforaBrain)一书的作者W.罗斯·阿什比(W.RossAshby)的名字命名。该定律认为任何有效的控制系统必须与它控制的系统一样复杂。
2、第二定律由冯·诺伊曼提出。该定律指出,一个复杂系统的定义特征一定包含对其行为的最简单的描述。生物体最简单的完整模型是生物体本身。试图减少系统行为,达到任何形式化描述的程度,只会使得事情变得更复杂,而不是变得更简单。
3、第三定律指出,任何一个简单到可以理解的系统都不会复杂到可以智能化行事,而任何一个复杂到足以智能化行事的系统都会太过于复杂而无法理解
三、人工智能的三大主流学派各自独立
1、人工智能从阿兰·图灵(AlanTuring)提出概念,发展至今,已有60余年的时间。通过人工智能的发展历史,我们会发现它主要由3个方面相互交织发展:符号主义,连接主义和行为主义。
2、符号主义认为人工智能源于数理逻辑,旨在用数学和物理学中的逻辑符号来表达思维的形成,通过大量的“如果-就”规则定义,产生像人一样的智能。符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的发展作出重要贡献,即便是在人工智能的其他学派出现之后,符号主义仍是人工智能的主流派别。
3、连接主义认为人工智能源于仿生学,其主张智能来自神经元之间的连接,它让计算机模拟人类大脑中的神经网络及其连接机制。从目前来看,人工神经网络的研究热度仍然较高,但研究成果并没有像预想的那样好。
4、行为主义认为人工智能源于控制论,指的是基于感知行为的控制系统,使每个基本单元实现自我优化和适应,这也是一个自下而上的过程,典型的代表有进化算法、多智能体等。
5、综合来看,人工智能研究进程中的这三种主义都推动了人工智能的发展,它们既可以相互融合,又能求同存异。
四、人工智能研究的主要方法有哪四种
符号主义学派也可称为功能模拟学派。他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。
功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。
功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的
联结主义学派也可称为结构模拟学派。他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。
人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。
行为主义学派也可称为行为模拟学派。他们认为:智能不取决于符号和神经元,而取决于感知和行动,提出智能行为的“感知——动作”模式。结构模拟法认为智能不需要知识、不需要表示、不需推理;人工智能可能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
智能行为的“感知——动作”模式并不是一种新思想,它是模拟自动控制过程的有效方法,如自适应、自寻优、自学习、自组织等。现在,把这个方法用于模拟智能行为。行为主义的祖先应该是维纳和他的控制论,而布鲁克斯的六足行走机器虫只不过是一件行为模拟法(即控制进化方法)研究人工智能的代表作,为人工智能研究开辟了一条新的途径。
尽管行为主义受到广泛关注,但布鲁克师的机器虫模拟的只是低层智能行为,并不能导致高级智能控制行为,也不可能使智能机器从昆虫智能进化到人类智能。不过,行为主义学派的兴起表明了控制论和系统工程的思想将会进一步影响人工智能的研究和发展。
上述3种人工智能的研究方法各有长短,既有擅长的处理能力,又有一定的局限性。仔细学习和研究各个学派思想和研究方法之后,不难发现,各种模拟方法可以取长补短,实现优势互补。过去在激烈争论时期,那种企图完全否定对方而以一家的主义和方法主宰人工智能世界的氛围,正被互相学习、优势互补、集成模拟、合作共赢、和谐发展的新氛围所代替。
采用集成模拟方法研究人工智能,一方面各学派密切合作,取长补短,可把一种方法无法解决的问题转化为另一方法能够解决的问题;另一方面,逐步建立统一的人工智能理论体系和方法论,在一个统一系统中集成了逻辑思维、形象思维和进化思想,创造人工智能更先进的研究方法。要完成这个任务,任重而道远。
五、人工智能的主要流派不包括
1、人工智能的主要流派包括:符号主义;连接主义;行为主义
2、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。
3、人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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