让机器拥有人的智能，一贯是人工智能学者不断追求的目标，不同学科背景或运用领域的学者，从不同角度，用不同的方法，沿着不同的路子对智能进行了探索。
个中，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能流派。

符号主义又称为逻辑主义，在人工智能早期一贯霸占主导地位。
该学派认为人工智能源于数学逻辑，其本色是仿照人的抽象逻辑思维，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备解，涌现了逻辑理论家和几何定理证明器等。
上世纪70年代涌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运用。
PC 机的涌现以及专家系统高昂的本钱，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，当前霸占主导地位。
该学派认为人工智能源于仿生学，应以工程技能手段仿照人脑神经系统的构造和功能。
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、生物原型和技能条件的限定，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打破。
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，利用深度学习技能的 AlexNet模型在 ImageNet 竞赛中得到冠军。

行为主义又称为进化主义，近年来随着 AlphaGo 取得的打破而受到广泛关注。
该学派认为人工智能源于掌握论，智能行为的根本是“感知—行动”的反应机制，以是智能无需知识表示，无需推断。
智能只是在与环境交互浸染中表现出来，须要具有不同的行为模块与环境交互，以此来产生繁芜的行为。

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告终果，各学派也逐渐走向了相互借鉴和领悟发展的道路。
特殊是在行为主义思想中引入连接主义的技能，从而出身了深度强化学习技能，成为AlphaGo降服李世石背后主要的技能手段。
（部分内容来源于：中国信息通信研究院和中国人工智能家当发展同盟）

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