简介：许多朋友询问有关人工智能的有关人类思维的相关问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
目前，人工智能的主要学院是以下三个：
（1）象征主义，也称为逻辑学，心理学（心理学）或计算机主义。
（2）连接主义，也称为生物学或生理学，是神经网络和神经网络之间联系机制和学习算法的主要原理。
（3）行动主义，也称为进化论或控制论，是控制理论行动控制系统的原则。
他们对人工智能的历史有不同的看法。
1.象征主义认为人工智能来自数学逻辑。数学逻辑从19世纪末开始迅速发展，并开始描述1930年的智能行为。计算机出现后，计算机上实现了逻辑解释系统。它的代表性结果是鼓舞人心的计划LT逻辑理论家，证明了38个数学定理，该定理表明计算机可用于研究人类思维并模拟人类的智能活动。这些象征主义者最早被用作“人工智能”一词，最早被采用。1956年。莱特（Later），一种启发式算法 - 专家系统知识工程理论和技术，并在1980年做出了巨大的发展。Symbolism持续了很长时间，为人工智能的发展做出了重要贡献，尤其是成功的发展和应用专家系统的意义特别重要人工智能申请工程应用并实现理论联系。出现其他人工智能流派后，象征主义仍然是人工智能的主流。该学校的代表任务包括纽维尔，西蒙和尼尔森。
2.连接主义认为人工智能来自仿生学，尤其是对人脑模型的研究。它的代表性结果是由生理学家麦卡洛克（McCulloch）和数学逻辑学家创立的脑模型，即MP模型，创造了一种模仿人类脑结构和人类脑结构和的新方法。具有电子设备的功能来模仿人的大脑结构和功能。效果从神经元开始，然后研究神经网络模型和大脑模型，并为1960年代和1970年代的另一个发展道路开辟了另一个发展路径。由Perceptron（Perceptron）代表的脑模型的增长。由于对理论模型的限制，当时的生物学原型和技术条件，大脑模型研究在1970年代末至1980年代初的20时为20，它陷入了低潮。直到霍普菲尔德教授发表了两篇重要论文之前在1982年和1984年。在提出了硬件模拟神经网络之后，连接主义再次被重新审视。在1986年，Rumelhart和其他人提出了多层网络中的反向通信算法（BP）算法。从理论分析到工程实施，从模型到算法都振动，WEI的神经网络计算机进入市场以奠定基础。在目前，对人工神经网络（ANN）的研究热情仍然很高，但研究结果仍然很高不如预期。
3.行为主义认为人工智能来自控制理论。控制理论早在1940年代到1940年代就成为了时代的重要一部分，该理论影响了早期人工智能工人。控制理论和自组织的系统提出了。Wiener和McCulloch，以及Qian Xuesen等人提出的工程控制和生物控制理论，影响了许多领域。Control理论将神经系统的工作原理与信息理论，控制理论，逻辑和计算机联系起来。工作重点关注模拟人员在控制过程中的智能行为和作用，例如对自我预防，自适应，自我付出，自我组织，自组织和自我学习等控制系统的研究，并进行控制理论”动物。广播，智能控制和智能机器人技术系统出生于1980年。行为主义仅在20世纪后期出现，并以新的人工智能学校的面孔出现，引起了许多人的兴趣。布鲁克斯的腿机器人。
人工智能是一门学科，可以使一些思维过程和智能行为（例如学习，推理，思维，计划等）模拟计算机。哲学和语言学。
人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。由于人工智能的诞生，理论和技术的诞生已经越来越成熟，并且申请领域仍在继续扩张。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。兵工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智力，但它可以像人类的智力一样思考。人类，可能会超越人类的智力。
人工智能包括语言识别，自然语言处理，机器人技术，语言识别，模拟思维，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取以及知识处理系统。
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哈哈，解释马Zhe的原则：资本主义将被摧毁
人工智能最终将人为地替代。底部的人找不到工作。资本主义社会穷人与富人之间的差距变得越来越明显。
“人工智能”被称为AI.T是一门新的技术科学，研究并开发了智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
如何使用计算机模拟，扩展和扩展人的智能；如何使用智能计算机；如何设计和构建具有高智能水平的计算机应用系统；智能计算机等。
人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的切割技术领域。
人工智能与计算机软件密切相关。一方面，必须使用计算机软件实现各种人工智能应用系统。另一方面，许多智能计算机软件还应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器游戏软件等。但是，人工智能并不意味着软件。除软件外，还有硬件和其他自动化和通信设备。
尽管人工智能是计算机科学的一个分支，但其研究不仅涉及计算机科学，而且还涉及脑科学，神经学，心理学，语言学，逻辑，认知（思维）科学，行为科学和行为科学与行为。，控制理论和系统理论是许多学科。因此，人工智能实际上是一项全面的跨学科和边际学科。
人工智能主要研究人造方法和技术，模仿，扩展和扩展人的智能以实现机器智能。一些人将人工智能分为两类：一个是象征性的智能，另一个是计算智能。知识和通过推理解决问题。被称为传统的人工智能。估计智能基于数据，并通过培训解决问题。人工神经网络，遗传算法，模糊系统，进化节目，人造生活，人工生命等。所有这些都包括计算智能。
传统人工智能主要使用知识来解决问题。从实际的角度来看，人工智能是一种知识工程：基于知识，知识的使用，知识的使用和知识获取知识。
自1956年以来，人工智能取得了巨大的进步和成功。1976年，纽厄尔（Newell）和西蒙（Simon）提出了物理符号系统假设，即物理符号系统是物理符号系统是必要且足够的智能行为的条件。以这种方式，任何信息处理系统可以被视为特定的物理系统，例如人类神经系统，计算机构建系统。，并使用基于规则的记忆来获得搜索控制知识和操作员来解决普遍的问题。明林从心理学研究中进行研究，并认为人们使用了从以前的日常理解活动中获得的大量知识。知识在人的大脑中具有类似于框架的结构。因此，在1970年代，他提出了一种方式按照1980年代的框架，明斯基认为人类的情报根本没有统一的理论。在1985年，他出版了一本著名的书《心灵社会》。这本书指出，思想社会是一个由一个复杂的社会组成的社会麦卡锡（McCarthy）和尼尔森（Nilsson）的代表人数，他们提倡逻辑来研究人工智能，也就是说，通过形式化的方法来描述客观世界。模型理论和解释推理。麦卡锡主张所有事物可以由统一的逻辑框架来表示，并且在常识推理上，它以非单声道逻辑为中心。传统人工智能研究思想是“上层 - down -down”。它的目标是让机器模仿人。人们认为，可以通过某些公式和规则来定义人类大脑的思维活动。因此，使机器具有像人类这样的一日思维能力的程序输入机器。该理论指导了早期人工智能的研究。
近年来，神经心理学和脑科学的研究结果表明，大脑的一部分，包括视觉，听力和运动等大脑皮层区域，不仅具有输入/输出渠道的功能，而且还具有直接参与思维的功能。智能不仅使用知识，通过推理解决问题，而智力也在感知渠道中。
在1990年，什叶奇提出了人类思维的层次结构模型，表明人类的思维已经感知到思维，图像思维，抽象思维和构成等级的关系。履行思维是一种简单的思维形式。它通过人的眼睛，耳朵，鼻子，舌头和身体感知出现，形成主要思维。感知的表达是关键。图像思维主要通过典型方法总结，并使用图像材料来思考。，可以同时进行高度处理。抽象思维基于物理符号系统作为理论基础，并在语言中使用摘要的概念。引起注意的注意，它基本上是序列的。
人工智能是对人类意识和思维的信息过程的模拟。但这不是人类的智力。它可以像人类一样思考，并可能超越人类的情报。但是，这种高级人工智能可以自我思考也需要在科学理论和工程学中取得突破。由于其出生，人工智能的理论和技术已经变得越来越成熟，已经变得越来越成熟，已变得越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。因此，人工智能的应用方向非常广泛。
为了讨论宠物中人工智能的定义，以便我们可以更深入地理解人工智能，我们将指定有关人工智能的其他一些定义。
人工智能定义1：人工智能是相关活动的自动化，例如人们的思维，决策，解决问题和学习的自动化（Bellman，1978）。
人工智能定义2：人工智能是一种新的尝试，使计算机能够以智力为激发的机器（Haugland，1985）。
人工智能定义3：人工智能使用计算模型来研究智能行为（Charniak和McDermott，1985）。
人工智能定义4：人工智能是一种计算，可以使理解，推理和行为的理解，推理和行为（Winston，1992）。
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