人工和智能是如何结合在一起的

让机器拥有人的智能，一直是人工智能学者不断追求的目标，不同学科背景或应用领域的学者，从不同角度，用不同的方法，沿着不同的途径对智能进行了探索。其中，符号主义、连接主义和行为主义是人工智能发展历史上的三大技术流派。

符号主义又称为逻辑主义，在人工智能早期一直占据主导地位。该学派认为人工智能源于数学逻辑，其实质是模拟人的抽象逻辑思维，用符号描述人类的认知过程。早期的研究思路是通过基本的推断步骤寻求完全解，出现了逻辑理论家和几何定理证明器等。上世纪70年代出现了大量的专家系统，结合了领域知识和逻辑推断，使得人工智能进入了工程应用。PC 机的出现以及专家系统高昂的成本，使符号学派在人工智能领域的主导地位逐渐被连接主义取代。

连接主义又称为仿生学派，当前占据主导地位。该学派认为人工智能源于仿生学，应以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。连接主义早可追溯到 1943 年麦卡洛克和皮茨创立的脑模型，由于受理论模型、生物原型和技术条件的限制，在 20 世纪 70 年代陷入低潮。

直到 1982 年霍普菲尔特提出的 Hopfield 神经网络模型和 1986年鲁梅尔哈特等人提出的反向传播算法，使得神经网络的理论研究取得了突破。2006 年，连接主义的领军者 Hinton 提出了深度学习算法，使神经网络的能力大大提高。2012 年，使用深度学习技术的 AlexNet模型在 ImageNet 竞赛中获得冠军。

行为主义又称为进化主义，近年来随着 AlphaGo 取得的突破而受到广泛关注。该学派认为人工智能源于控制论，智能行为的基础是“感知—行动”的反应机制，所以智能无需知识表示，无需推断。智能只是在与环境交互作用中表现出来，需要具有不同的行为模块与环境交互，以此来产生复杂的行为。

在人工智能的发展过程中，符号主义、连接主义和行为主义等流派不仅先后在各自领域取得了成果，各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。特别是在行为主义思想中引入连接主义的技术，从而诞生了深度强化学习技术，成为AlphaGo战胜李世石背后重要的技术手段。