人工智能的联结主义流派 ⊙又称仿生学派,认为人工智能源于仿生学,人思维的基本单 元是神经元,而非符号处理过程,主张用大脑工作模式取代符 号操作的电脑工作模式; 智能的本质是联结机制。神经网络是一个由大量简单的处理 单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统 结构-功能”的研究方法:认为功能、结构和智能行为是 密切相关的; 21 1943年, McCulloch和 U Pits神经元入手研究神 Σ|f 经网络模型MP模型。 此为人工神经网络研究之 始
人工智能的联结主义流派 又称仿生学派，认为人工智能源于仿生学，人思维的基本单 元是神经元，而非符号处理过程，主张用大脑工作模式取代符 号操作的电脑工作模式； 智能的本质是联结机制。神经网络是一个由大量简单的处理 单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统； “结构－功能”的研究方法：认为功能、结构和智能行为是 密切相关的； 1943年，McCulloch和 Pitts从神经元入手研究神 经网络模型——MP模型。 此为人工神经网络研究之 始
人工神经网络( Artificial neural network,ANN)从四个方 面刻画人脑的基本特征 (1)、物理结构 模仿生物神经元的功能,构造人工神经元的联结网络 d enari 树突 Cell bod 细胞体 Axon 轴突 mmna Nucleus 细胞核 Synapse 突触
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）从四个方 面刻画人脑的基本特征： （1）、物理结构 模仿生物神经元的功能，构造人工神经元的联结网络 Cell body Axon Nucleus Synapse 突触 Dendrite 树突
(2)、让算模拟 人脑神经元既有局部的计算和存储功能,又通过联结构成统 的系统,人脑的计算建立在该系统的大规模并行模拟处理基础 之上。 ANN以具有局部计算能力的神经元为基础,同样实现信息的大 规模并行处理 (3)、存储与操作 大脑对信息的记忆是通过改变突触的联结强度来实现并分布存 储 ANN模拟信息的大规模分布存储。 4)、训练 后天的训练使得人脑具有很强的自组织和自适应性。 ANN根据人工神经元网络的结构特性,使用不同的训练过程 自动从“实践”(即训练样本)中获取相关知识,并存储在系 统中
（2）、计算模拟 人脑神经元既有局部的计算和存储功能，又通过联结构成统一 的系统，人脑的计算建立在该系统的大规模并行模拟处理基础 之上。 ANN以具有局部计算能力的神经元为基础，同样实现信息的大 规模并行处理。 （3）、存储与操作 大脑对信息的记忆是通过改变突触的联结强度来实现并分布存 储。 ANN模拟信息的大规模分布存储。 （4）、训练 后天的训练使得人脑具有很强的自组织和自适应性。 ANN根据人工神经元网络的结构特性，使用不同的训练过程， 自动从“实践”（即训练样本）中获取相关知识，并存储在系 统中
人工智能的行为主义流派 进化主义学派”、“控制论学派” ◎认为人工智能来源于控制论,智能取决于感知和行动。提出 智能行为的“感知-动作”模式,釆用行为模拟方法 对符号主义、联结主义釆取批判的态度;(智能不需要知识、 表示和推理,只需要与环境交互作用) Q80年代诞生智能控制和智能机器人系统学科(R.A Brooks),为机器人研究开创了新的方法
人工智能的行为主义流派 “进化主义学派”、“控制论学派”； 认为人工智能来源于控制论，智能取决于感知和行动。提出 智能行为的“感知－动作”模式，采用行为模拟方法； 对符号主义、联结主义采取批判的态度；（智能不需要知识、 表示和推理，只需要与环境交互作用） 80年代诞生智能控制和智能机器人系统学科（R. A. Brooks），为机器人研究开创了新的方法
ANN是基于联结主义流派的人工智能 ◎联结主义学派与高速发展的计算机技术相结合,发展为让 算智能学派,是人工智能在1980年代后的深化和发展 ◎计算智能:借助现代计算机技术模拟人的智能控制、生命 演化过程和人的智能行为,从而进行信息获取、处理、应用 的理论和方法 ◎计算智能是以数学模型、计算模型为基础,以分布、并行、 仿生计算为特征,包含数据、算法和实现的信息系统 ◎计算智能强调模型的建立和构成,强调系统的自组织、自 学习和自适应 Q计算智能的3个主要分支: 人工神经网络(模拟智能产生与作用赖以存在的结构 遗传篁法(模拟生命生成过程与智能进化过程) 模糊逻辑(模拟智能的表现行为)
ANN是基于联结主义流派的人工智能 联结主义学派与高速发展的计算机技术相结合，发展为计 算智能学派，是人工智能在1980年代后的深化和发展 计算智能：借助现代计算机技术模拟人的智能控制、生命 演化过程和人的智能行为，从而进行信息获取、处理、应用 的理论和方法 计算智能是以数学模型、计算模型为基础，以分布、并行、 仿生计算为特征，包含数据、算法和实现的信息系统 计算智能强调模型的建立和构成，强调系统的自组织、自 学习和自适应 计算智能的3个主要分支： 人工神经网络（模拟智能产生与作用赖以存在的结构） 遗传算法（模拟生命生成过程与智能进化过程） 模糊逻辑（模拟智能的表现行为）