人工智能作為一門學(xué)科，誕生于20世紀(jì)中葉，它的目標(biāo)是讓機(jī)器產(chǎn)生類似于人類的智能。由于對“智能”本質(zhì)的理解不同，在人工智能的發(fā)展過程中，逐漸形成了三個具有影響力的學(xué)派：符號主義、連接主義和行為主義。它們有不同的學(xué)術(shù)思想和研究路徑，共同推動了人工智能的進(jìn)步，并逐步在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中融合協(xié)同發(fā)展。而今，人工智能已經(jīng)走出實(shí)驗(yàn)室，深入到人們的日常生活中，從智能手機(jī)中的語音助手到自動駕駛汽車，從“文生文”到“文生視頻”，人工智能正在以驚人的速度改變世界。今天，就讓我們沿著人工智能發(fā)展史的脈絡(luò)，共同回顧人工智能的誕生與三大學(xué)派的形成歷程。

序曲：人工智能的先聲

故事的開頭，要追溯到1936年，圖靈首次提出一種抽象的計算模型，它通過無限長的紙帶、讀寫頭和一組狀態(tài)規(guī)則來模擬人類計算過程，這就是人們常說的“圖靈機(jī)”。在奠定現(xiàn)代計算機(jī)理論先聲的同時，這種通過形式化符號操作模擬智能行為的思想也啟發(fā)了后續(xù)符號主義的研究。

1943年，《神經(jīng)活動中內(nèi)在思想的邏輯演算》一文發(fā)表，文章中提出的形式化的神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型為后續(xù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)奠定了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，該文也被視為連接主義的起點(diǎn)。正是這個看似抽象的理論模型，在多年后催生了能寫詩作畫的生成式人工智能。

1950年，圖靈在哲學(xué)雜志《心智》上發(fā)表論文，提出了著名的“圖靈測試”：如果一臺機(jī)器能通過電傳設(shè)備與人類展開對話，與它進(jìn)行對話的人又不能被辨別出它是機(jī)器還是人，那就可以認(rèn)為這臺機(jī)器具有智能。雖然當(dāng)時沒有提出“人工智能”這個概念，但是“圖靈測試”的理念為人工智能的誕生奠定了思想基礎(chǔ)。

圖1 圖靈測試示意圖（原圖片來自網(wǎng)絡(luò)，由百度AI圖片助手進(jìn)行清晰化等處理）

誕生：人工智能進(jìn)入公眾視野

讓我們把目光拉回到1956年的達(dá)特茅斯會議。這次會議上，學(xué)者們暢談如何利用剛問世不久的計算機(jī)來實(shí)現(xiàn)人類智能的問題。在會議籌備期，麥卡錫建議用“人工智能”來標(biāo)識這個新興的學(xué)術(shù)領(lǐng)域，參會的學(xué)者都表示同意。從那一年開始，“人工智能”一詞開始出現(xiàn)在公眾的視野中，這次會議也標(biāo)志著人工智能開始作為一門獨(dú)立學(xué)科而存在。彼時，計算機(jī)技術(shù)尚處于起步階段，但科學(xué)家們已開始嘗試讓機(jī)器模擬人類的邏輯思維與問題求解能力。

圖2 1956年達(dá)特茅斯會議（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

符號主義：邏輯規(guī)則的符號表達(dá)

符號主義是人工智能發(fā)展早期的主流學(xué)派，他們認(rèn)為：智能的核心在于邏輯推理和知識的精準(zhǔn)表達(dá)，智能活動的本質(zhì)是對符號的操作與處理，因此人工智能的設(shè)計重點(diǎn)應(yīng)該是將知識表示為一系列符號及其邏輯關(guān)系，并依據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行運(yùn)算，典型應(yīng)用之一便是專家系統(tǒng)。

專家系統(tǒng)通過將特定領(lǐng)域的知識編碼為符號規(guī)則，利用推理引擎模擬專家的決策過程，為實(shí)際問題提供解決方案。它的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)㈩I(lǐng)域知識編碼為顯式規(guī)則，不足之處是依賴于人工構(gòu)建知識庫，存在知識獲取瓶頸，難以處理不確定性問題。在當(dāng)代，符號主義的思想仍體現(xiàn)在諸多人工智能中。例如，智能語音助手在處理用戶指令時，會將語音信息轉(zhuǎn)化為文本符號，再依據(jù)預(yù)設(shè)的語義規(guī)則進(jìn)行解析與響應(yīng)，其底層邏輯編輯仍然是符號主義。

圖3 智能語音助手示意圖（該圖片由豆包生成）

連接主義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿生探索

連接主義受到生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，認(rèn)為復(fù)雜行為涌現(xiàn)自簡單單元的協(xié)同作用，主張人工智能的實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)是要對大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作方式進(jìn)行模擬。連接主義中具有代表性的研究成果是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過神經(jīng)元的連接和權(quán)重調(diào)整來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式，提取特征和規(guī)律，從而產(chǎn)生智能。

1957年，羅森布拉特發(fā)明了感知機(jī)，由于當(dāng)時的計算能力和數(shù)據(jù)量的限制，它只能處理簡單的線性問題，無法解決復(fù)雜的非線性問題，這使得連接主義在早期的發(fā)展中一度陷入困境。1986年，魯梅爾哈特等人實(shí)現(xiàn)了反向傳播算法的工程化突破，使多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能。21世紀(jì)初，在硬件革新、數(shù)據(jù)爆發(fā)、算法突破等因素的共同作用下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始崛起，它一方面帶來了自動駕駛和醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域的突破，也催生了DeepSeek等諸多大語言模型，重塑了人機(jī)交互方式。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

行為主義：從行為表現(xiàn)洞察智能

行為主義認(rèn)為智能是通過智能體在環(huán)境中采取行動并接收反饋、逐步學(xué)習(xí)而形成的。他們關(guān)注的是智能體在環(huán)境中的行為表現(xiàn)，強(qiáng)調(diào)智能體與環(huán)境的交互。這是一種“做中學(xué)”的智慧：既然人類的學(xué)習(xí)是從每一次嘗試開始的，那么人工智能的行為模式和策略也可以在與世界的真實(shí)互動中逐步形成。想象一下，行為主義者設(shè)計的智能機(jī)器就像是一只在林間自由探索的小動物，通過不斷地嘗試和試錯，學(xué)會適應(yīng)環(huán)境，找到食物，躲避危險。

行為主義的代表性成果是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其核心思想是通過試錯和獎勵機(jī)制來優(yōu)化行為策略，解決復(fù)雜決策問題。如今，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如機(jī)器人控制和游戲領(lǐng)域。今天，一些軟件的信息推薦算法也基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，它們通過分析用戶的行為反饋來優(yōu)化內(nèi)容推薦。

圖5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)示意圖（圖片來自網(wǎng)絡(luò)CSDN社區(qū)）

融合：共創(chuàng)人工智能未來

在人工智能的發(fā)展中，符號主義、連接主義和行為主義都起到了很重要的作用。雖然在初始階段，三大學(xué)派各自按照自己對“智能”的理解進(jìn)行不同的探索，但這些學(xué)派的思想在當(dāng)下常被融合使用。例如，知識圖譜就是基于符號主義與連接主義的合作，而擊敗世界頂級圍棋選手的圍棋程序AlphaGo則是連接主義和行為主義相結(jié)合的產(chǎn)物。人工智能的未來，一方面是建立在這些已有智慧之上，另一方面也需要在探索與學(xué)習(xí)中融合發(fā)展。讀者朋友們，你們準(zhǔn)備加入到人工智能的探索之旅嗎？

圖6 AI生成的未來世界（該圖片由midjourney生成）