人工智能的發(fā)展，在不同的時間階段經(jīng)歷了不同的流派，并且相互之間盛衰有別。目前人工智能的主要學派有下列三家：
符號主義(symbolicism)，又稱為邏輯主義、心理學派或計算機學派，其原理主要為物理符號系統(tǒng)，即符號操作系統(tǒng)，假設(shè)和有限合理性原理。
連接主義(connectionism)，又稱為仿生學派或生理學派，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學習算法。
行為主義(actionism)，又稱為進化主義或控制論學派，其原理為控制論及感知-動作型控制系統(tǒng)。
會發(fā)現(xiàn)三者的根源依據(jù)存在著較大的差異性，也為后世的學派發(fā)展產(chǎn)生了較為深遠的影響。
符號主義（優(yōu)秀的老式人工智能）
認為人工智能源于數(shù)理邏輯，主張用公理和邏輯體系搭建一套人工智能系統(tǒng)。代表的有支持向量機（SVM），長短期記憶（LSTM）算法。
數(shù)理邏輯從19世紀末起得以迅速發(fā)展，到20世紀30年代開始用于描述智能行為。計算機出現(xiàn)后，又在計算機上實現(xiàn)了邏輯演繹系統(tǒng)。其有代表性的成果為啟發(fā)式程序LT邏輯理論家，它證明了38條數(shù)學定理，表明了可以應(yīng)用計算機研究人的思維過程，模擬人類智能活動。
正是這些符號主義者，早在1956年首先采用“人工智能”這個術(shù)語。后來又發(fā)展了啟發(fā)式算法>專家系統(tǒng)>知識工程理論與技術(shù)，并在20世紀80年代取得很大發(fā)展。
符號主義曾長期一枝獨秀，為人工智能的發(fā)展作出重要貢獻，尤其是專家系統(tǒng)的成功開發(fā)與應(yīng)用，為人工智能走向工程應(yīng)用和實現(xiàn)理論聯(lián)系實際具有特別重要的意義。在人工智能的其他學派出現(xiàn)之后，符號主義仍然是人工智能的主流派別。
優(yōu)點：越來越多的人認識到，高風險決策領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芟到y(tǒng)有需求，因此這些系統(tǒng)的行為要有可驗證性與可解釋性，而這恰恰是符號主義AI的優(yōu)勢，聯(lián)結(jié)主義算法的短板。
不足：雖然符號主義AI技術(shù)可以處理部分不可觀察概率模型，但這些技術(shù)并不適用于有噪輸入信號，也不適用于無法精確建模的場合。在那些可以準確判斷出特定條件下特定動作利弊與否的場合中，它們會更有效。此外，算法系統(tǒng)還要提供適當?shù)臋C制來實現(xiàn)清晰的規(guī)則編碼與規(guī)則執(zhí)行。
符號主義算法會剔除不符合特定模型的備選值，并能對符合所有約束條件的所求值做出驗證，以后者而言，符號主義AI遠比聯(lián)結(jié)主義AI便捷。因為符號主義AI幾乎或根本不包括算法訓練，所以這個模型是動態(tài)的，能根據(jù)需要迅速調(diào)整
連接主義（壯年最普遍的人工智能）
認為人工智能源于仿生學，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是對人腦模型的研究,主張模仿人類的神經(jīng)元，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機制實現(xiàn)人工智能。
它的代表性成果是1943年由生理學家麥卡洛克(McCulloch)和數(shù)理邏輯學家皮茨(Pitts)創(chuàng)立的腦模型，即MP模型，開創(chuàng)了用電子裝置模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能的新途徑。
它從神經(jīng)元開始進而研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和腦模型，開辟了人工智能的又一發(fā)展道路。20世紀60~70年代，連接主義，尤其是對以感知機(perceptron)為代表的腦模型的研究出現(xiàn)過熱潮，由于受到當時的理論模型、生物原型和技術(shù)條件的限制，腦模型研究在20世紀70年代后期至80年代初期落入低潮。
直到Hopfield教授在1982年和1984年發(fā)表兩篇重要論文，提出用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以后，連接主義才又重新抬頭。1986年，魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播(BP)算法。此后，連接主義勢頭大振，從模型到算法，從理論分析到工程實現(xiàn)，偉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機走向市場打下基礎(chǔ)。
現(xiàn)在，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的研究熱情仍然較高，但研究成果沒有像預(yù)想的那樣好。
行為主義
行為人工智能源于控制論。控制論思想早在20世紀40~50年代就成為時代思潮的重要部分，影響了早期的人工智能工作者。維納(Wiener)和麥克洛克(McCulloch)等人提出的控制論，和自組織系統(tǒng)以及錢學森等人提出的工程控制論和生物控制論，影響了許多領(lǐng)域。
控制論把神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理與信息理論、控制理論、邏輯以及計算機聯(lián)系起來。早期的研究工作重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自尋優(yōu)、自適應(yīng)、自鎮(zhèn)定、自組織和自學習等控制論系統(tǒng)的研究，并進行“控制論動物”的研制。
到20世紀60~70年代，上述這些控制論系統(tǒng)的研究取得一定進展，播下智能控制和智能機器人的種子，并在20世紀80年代誕生了智能控制和智能機器人系統(tǒng)。行為主義是20世紀末才以人工智能新學派的面孔出現(xiàn)的，引起許多人的興趣。
這一學派的代表作者首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機器人，它被看作是新一代的“控制論動物”，是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)。
總結(jié)
三大主義，從不同的側(cè)面研究了人的自然智能，與人腦的思維模型有著對應(yīng)的關(guān)系。粗略地劃分，可以認為
符號主義研究抽象思維；
連接主義研究形象思維；
而行為主義研究感知思維。
研究人工智能的三大學派、三條途徑發(fā)揮到各個領(lǐng)域，又各有所長。
符號主義注重數(shù)學可解釋性；
連接主義偏向于仿人腦模型，更加感謝；
行為主義偏向于應(yīng)用和模擬。
