观识陈美平：人工智能三大学派的前世今生

作为一门新兴学科，由于人们对人工智能的认识各不相同，就产生了对人工智能不同的思考。在人工智能的整个发展过程中，不同学科背景的研究人员对人工智能有不同的理解，因此产生了三大人工智能学派。传统的人工智能被称为符号主义学派，符号主义主要基于逻辑推理的智能模拟方法；而一些人则认为可通过模拟大脑的神经网络结构来实现，即联结主义学派；还有人认为可以从生物体与环境互动的模式中寻找答案，被称为行为主义学派。

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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，主要代表人物是卡内基-梅隆大学的两位教授：艾伦•纽厄尔(Allen Newell)和赫伯特•西蒙(Herbert Alexander Simon)。他们在20世纪50年代与当时另一名著名的学者约翰•肖（John Cliff Shaw）合作并开发一套启发式程序—逻辑理论家。这套程序第一次证明了图灵关于机器可以具有智能这一诊断，并打开了运用计算机探讨人类智能活动的序幕。他们所创立的符号主义学派对人工智能的发展有着杰出的贡献。符号主义把产生于大脑抽象思维中的智能以物理符号系统假设为基础，通过由符合实体所组成的具有物理模式建立、修改、复制和删除等操作所产生的其他符号结构，从而实现对应的智能行为。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，是早期的人工智能的主流学派。符号主义的主要成果有：机器定理程序（LT、GTM、GPS…）、启发式算法、专家系统等。

20世纪80年代未，符号主义开始走向式微，日益衰落。符号主义思想面临四个主要挑战：1、知识的自动获取；2、多元知识的自动融合；3、面向知识的表征学习；4、知识推理与运用。符号主义虽通过模拟人的思维过程实现人工智能，但在以上四个问题难以有突破性结果。

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联结主义

联结主义，又称为仿生学派或生理学派。联结主义的先驱是美国心理学家麦卡洛克(W.S.McCulloch)和数学家匹茨(W.Pitts)。1943年，家麦卡洛克和家麦卡洛克共同提出了麦卡洛克一匹兹模型，一种早期的神经元网络模型。联结主义的原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法，通过仿生学、生物学的研究，从神经元入手创立人脑模型和神经网络模型，用电子装置仿真人脑结构和功能。联结主义认为智能是内省的思维过程，即大脑神经元之间的相互作用以及信息间的相互交流，在模拟大脑神经系统结构的基础上可以建立人工神经元网络，从而实现相应的智能行为。联结主义强调的是信息交换、自组织行为、竞争和协同，它不仅从物质之间和能量之间的角度去观察世界，而且重视“序”在物质中的存在。

从1943年形式化神经元模型（M-P模型）提出后，联结主义学派开启了起伏不平的发展之路。1957年感知器被发明，之后连接主义一度沉寂。1982年霍普菲尔德网络、1985年受限玻尔兹曼机、1986年多层感知机器被发明，1986年反向传播法解决了多层感知器的训练问题，1987年卷积神经网络开始被用于语音识别。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。1989年反向传播和神经网络被用于识别银行手写支票的数字，首次实现了人工神经网络的商业化应用。随着人类进入互联网和大数据时代，在人工智能的算法、算力、数据三要素齐备后，联结主义学派开始大放光彩。2009年多层神经网络在语音识别方面取得了重大突破，2011年苹果工作将Siri整合到iPhone4中，2012年谷歌研发的无人驾驶汽车开始路测，2016年DeepMind击败围棋冠军李世石，2018年DeepMind的Alphafold破解了出现了50年之久的蛋白质分子折叠问题。联结主义学派在人工智能领域取得了辉煌成绩，以至于现在业界谈论的人工智能基本上都是指连接主义学派的技术，相对而言，符号主义被称作传统的人工智能。

虽然联结主义在当下如此强势，但可能阻碍它未来发展的隐患也已出现。联结主义思想的限制在于具有可微分、强监督学习、封闭静态系统任务下才会得到良好的结果，并且训练得到的结果也限制于给定条件的问题上。

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行为主义

行为主义，又称为进化主义或控制论学派。控制论思想受到行为主义的影响，维纳在1948年的《控制论》中指出：“控制论是在自控理论、统计信息论和生物学的基础上发展起来的，机器的自适应、自组织、自修复和学习功能是由系统的输入输出反馈行为决定的”。在对人工智能的早期研究主要集中在模拟人的智能行为和作用，将控制论、自组织系统、工程控制论、生物控制论、信息理论等联系起来，为20世纪80年代的智能控制和智能机器人系统的诞生撕下了种子。

美国机器人制造专家罗德尼•布鲁克斯(Rodney A. Brooks) 作为行为主义的代表人物，他认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知-动作”模式。行为主义认为智能行为产生于对外界复杂环境的感知和行为的交互过程中，把复杂的行为分解为许多个简单的行为逐个研究。感知是对环境刺激产生的某种反应，而行为则是对这种反应的陈述。这种快速的反馈能够适应复杂、非系统化和非模型化的客观环境。控制论思想作为行为主义的基础，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，模拟人在控制过程中的所反映出的智能行为。行为主义学派的主要结果主要有：六足虫，日本的阿西莫，大狗。

行为主义学派在诞生之初就具有很强的目的性，这也导致它的优劣都很明显。其主要优势便在于行为主义重视结果，或者说机器自身的表现，实用性很强。行为主义思想的缺点在于过于简化人类的行为过程，忽略人类心理的内部活动过程，忽略意识的重要性。

综上所述，我们可以简略地认为符号主义研究抽象思维，联结主义研究形象思维，而行为主义研究感知思维。符号主义注重数学可解释性，联结主义偏向于仿人脑模型，行为主义偏向于应用和身体模拟。符号主义靠人工赋予机器智能，联结主义靠机器自行习得智能，行为主义在与环境作用和反馈中获得智能。联结主义和行为主义都使用强化学习方法进行训练。三者之间的长处与短板都很明显，在人工智能的领域中，较为成熟的智能理论仍没有形成。对人工智能各种问题争论可能还要持续几十年甚至几百年，随着人工智能的发展，这三大学派正在由早期的激烈争论和分立研究逐步走向取长补短和综合性研究，共同合作创造更加强大的人工智能。相信随着人工智能研究的不断深入，这三大学派会融合贯通，共同为人工智能的实际应用发挥作用，也会为人工智能的理论找到最终答案。