现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么?

人工智能领域内，主要分为三大学派：符号主义、连接主义与行为主义。符号主义认为人工智能源自数理逻辑，强调物理符号系统和有限合理性。1956年，纽厄尔、西蒙和尼尔逊等人首次提出“人工智能”概念，推动了启发式算法、专家系统和知识工程的发展。连接主义主张人工智能源于仿生学，特别是人脑模型研究。

人工智能各学派简介：符号主义，连接主义，行为主义2007-06-15 02：41人工智能各学派简介 目前人工智能的主要学派有下面三家：(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，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。

联结主义(connectionism)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。连接主义是一种利用数学模型来研究人类认知的方法，被称为连接网络或人工神经网络。通常，它们以高度互联的、类似神经元的处理单元的形式出现。

人工智能的具体发展历史是什么?

- 进入90年代，人工智能技术在各个领域取得了显著进步，包括学习、教学、案件推理、策划、自然环境认知、方向识别、翻译以及游戏软件开发等。- 1997年，IBM的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，这是AI在游戏领域的一大突破。

人工智能的发展历程：人工智能起源于20世纪50年代中期，1956年被确立为一门独立的学科。其发展历程中，曾经历过两次经费削减导致的低潮期（1974-1980年、1987-1993年），也经历过两次快速发展期（1956-1974年、1993-2005年）。这些历程表明，人工智能的产生和发展是科技进步的必然结果。

规则引擎阶段（1950年代至1970年代）：在这一时期，人工智能的构建依赖于专家系统和规则引擎技术，研究者通过手工编写规则以实现机器的推理和决策能力。里程碑式的研究成果包括DENDRAL化学物质分析系统和MYCIN抗生素治疗建议系统。

规则引擎阶段（1950s-1970s）：在这个阶段，人工智能主要是基于专家系统和规则引擎等技术，通过人工编写规则来实现推理和决策。这个阶段的代表性成果包括 DENDRAL 系统和 MYCIN 系统等。

简述人工智能三次浪潮中各阶段出现低潮的原因是什么?

1、如今第三次人工智能浪潮的兴起，得益于深度学习技术的突破。该技术是一种需要训练大型神经网络的“深层”结构，且每层可以解决不同方面的机器学习。其特点是，无需再依赖于硬件代码和事先定义的规则，而是依靠模拟人类大脑的神经网络系统，从案例和经验中习得算法。

2、如今，第三次浪潮的兴起得益于深度学习技术的突破。这种技术通过训练大型神经网络，模拟人类大脑的工作方式，从案例和经验中学习算法。它解决了不同方面的机器学习问题，无需依赖硬件代码和事先定义的规则。人工智能的不同技术应用处于不同的发展阶段。

3、第一次浪潮：这一阶段的开端是1956年的达特茅斯会议，会议上首次提出人工智能的概念。此阶段主要基于符号主义和逻辑推理，但由于技术限制和过于乐观的预期，在1974年陷入低谷。第二次浪潮：由专家系统的兴起推动，这些系统模拟人类专家的决策能力，在特定领域内提供决策支持，如医疗诊断、地质勘探等。

4、进入20世纪80年代，人工智能出现第二次浪潮。由于传统符号主义学派发展缓慢，研究者开始尝试基于概率统计模型的新方法，推动语音识别和机器翻译的进步。人工神经网络在模式识别领域大放异彩。然而，由于数据量有限和测试环境受限，这一阶段的人工智能仍局限于学术研究，未能走出实验室。

5、工业界人工智能成功过的三大法宝人工智能在第三次最近十年浪潮中，工业界取得了一些进步的成果。首当其推深度神经网络，其模型和算法和传统的方法是有本质的不同，虽然它与我们人类的神经网络相比，还有很多不足，但是确实在架构和描述方面有其强大之处；其次，大数据。

人工智能学习难吗?

学习难度大：专业课程繁重：人工智能专业涉及语言编程、数理统计、线性代数、数据结构、高等数学、大数据概论等多门难度较高的课程，需要学生具备较强的逻辑思维能力和数学基础。学习压力大：由于课程内容复杂且深奥，不少学生在学习过程中可能会感到吃力，甚至产生挫败感。

人工智能的学习并不容易，它要求较高的入门门槛。学习人工智能需要扎实的数学基础，包括但不限于高等数学、线性代数、概率论与数理统计、随机过程、离散数学以及数值分析等。 在算法方面，人工智能学习者需要掌握丰富的知识，例如人工神经网络、支持向量机、遗传算法等。

总体而言，人工智能的学习难度较高，不仅需要学生具备扎实的编程基础和逻辑思维能力，还需要掌握大量的实际操作和项目开发经验。而机器人工程则更加注重实践操作和机械设计，学习难度相对较低。不过，无论选择学习哪一门学科，都需要付出努力和时间，才能真正掌握其中的知识和技术。