人工智能的主要研究流派和成果（一）

到了20世纪70年代，人工智能研究领域形成三驾马车：卡内基梅隆大学的纽厄尔和西蒙，斯坦福大学的麦肯锡，麻省理工学院的马文.明斯基。

他们分属两个人工智能研究流派，信息计算学派和神经网络学派。

前者着眼于程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言，他们尤其强调“计算”这一概念对于人工智能研究的重要性；后者着眼于神经网络的研究，强调对大脑神经系统工作方式的探索和模拟。

他们都是理性主义哲学流派的忠实信徒，坚定的认为大脑就是一个复杂的肉质机器，更进一步，受到香农信息论和图灵可计算性理论的启发，对人类大脑的思维活动有了更加清晰的推测，那就是接受信息，对信息进行加工计算，得出结论，并进行适当的决策反应。

编过程序的人都知道，早期的程序，实质上是一个数据加工处理过程，据此看来，一定和这一大脑机器模型有直接的关系。