7、人工智能架构：从符号处理到神经网络-优快云博客

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人工智能架构：从符号处理到神经网络

1. 四大竞争者

从1956年达特茅斯会议至今的人工智能发展历程中，开发者们提出了四种主要的软件架构来实现智能思维。这四种架构（大致按其受关注的时间顺序）分别是：
1. 符号处理器
2. 连接主义与人工神经网络
3. 具身、情境认知
4. 动态系统

需要强调的是，这四种架构类型或范式都包含大量不同的人工智能软件项目，这些项目之间差异很大。而且，许多项目持续了数年甚至数十年，有大量人工智能研究人员参与，有些项目还培养出了一代又一代的博士。后三种架构至今仍在研究，但形式已与最初有所不同。可以说，曾经最流行的符号处理器架构正在逐渐衰落。

这些架构的支持者包括计算机科学家、哲学家、心理学家和其他研究人员。大约从2000年开始，神经科学家也开始参与其中。不同架构支持者之间的辩论形成了人工智能领域中一些最激烈的理论探讨和强烈的分歧。人工智能研究人员与对人工智能不友好的哲学家（如约翰·塞尔和杰瑞·福多）之间的争论也影响了这些辩论，不过争论的问题往往更多地与“意向性”有关，而非架构本身。许多支持人工智能的哲学家支持除符号处理之外的任何架构。例如，保罗和帕特里夏·丘奇兰德支持连接主义网络和神经科学；安迪·克拉克支持具身和情境认知；蒂姆·范·盖尔德支持动态系统。

在这类辩论中，各方都存在过度简化和树立稻草人式论点的问题，这使得将不同阵营的观点整合到混合架构中变得困难。随着架构之争的“热度”消退，比较性讨论变得更加富有成果，混合架构如今也很常见，通常以“受生物启发的架构”的名义出现。