一、符号主义学派（Symbolism，又称逻辑主义、推理主义）

代表人物：Allen Newell、Herbert Simon、John McCarthy（人工智能之父之一）
核心思想：智能是符号操作的产物。
认知观：
人类思维就像程序运行，人脑是一个符号处理系统。思考就是在符号上进行逻辑推理和规则操作。

方法论：
用逻辑、规则、知识图谱等明确的符号系统来表示世界。早期的专家系统（Expert System）是这一学派的典型产物。

优点：可解释性强，逻辑推理精确。
缺点：难以处理模糊、不确定、复杂的现实；需要人工定义知识（所谓“知识工程瓶颈”）。

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二、连接主义学派（Connectionism，又称神经网络学派）

代表人物：Geoffrey Hinton、Yann LeCun、David Rumelhart
核心思想：智能源自神经元之间的连接模式。
认知观：
智能不是规则的产物，而是通过大量的神经元连接形成的分布式表示。学习不是“写程序”，而是“调整权重”。

方法论：
通过神经网络学习输入和输出之间的复杂映射关系，深度学习是它的现代形态。

优点：能自动从数据中学习，适合处理感知任务（图像、语音、自然语言）。
缺点：缺乏解释性，推理和抽象能力相对较弱。

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三、行为主义学派（Behaviorism，也称行动主义、具身智能 Embodied AI）

代表人物：Rodney Brooks（MIT机器人学派代表）
核心思想：智能不需要复杂的内部模型，只要与环境进行有效互动。
认知观：
智能不是“想出来”的，而是在与环境交互中涌现的。生物的智能来自感知–行动循环，而非符号运算。

方法论：
通过强化学习、机器人行为编程、传感-运动回路等方式让机器“学习行动”。

优点：高鲁棒性，适合真实环境；能从经验中学习。
缺点：抽象思维、规划能力不足；难以处理复杂符号知识。

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四、进化主义学派（Evolutionary AI）

代表人物：John Holland、Ingo Rechenberg
核心思想：智能是进化的产物，可以通过模拟自然选择来产生。
认知观：
智能不是被设计出来的，而是被“演化”出来的。通过竞争、变异、选择，机器逐步逼近复杂适应行为。

方法论：
使用遗传算法、进化策略、神经进化（Neuroevolution）等。

优点：可探索未知结构、突破人工设计限制。
缺点：效率低下，不易解释或控制。

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五、贝叶斯学派（Bayesianism，统计认知派）

代表人物：Judea Pearl、David Marr、Josh Tenenbaum
核心思想：智能是概率推断的过程。
认知观：
人类智能是一种“贝叶斯推理引擎”，通过先验知识与新证据的结合进行不确定性下的判断。

方法论：
建立概率图模型、因果模型，计算后验概率以更新信念。

优点：能自然处理不确定性、因果推理、推断过程可解释。
缺点：计算复杂，依赖先验分布，难以扩展到大规模数据。

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六、混合学派（Hybrid AI）

核心思想：没有单一理论能穷尽智能。
认知观：
智能可能是符号推理、神经计算与统计推断的综合体。例如 DeepMind 的 AlphaGo 结合了神经网络（连接主义）和蒙特卡洛树搜索（符号推理）。

方法论：
整合符号推理与神经网络，如“神经符号 AI（Neuro-Symbolic AI）”。

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七、具身认知与扩展心智学派（Embodied & Extended Cognition）

代表人物：Andy Clark、Francisco Varela
核心思想：智能不仅在大脑，也在身体与环境之中。
认知观：
思维不是封闭在脑袋里的信息处理，而是身体、环境、感知系统的协同活动。
换句话说：大脑、身体、世界是一体的计算机。

方法论：
机器人具身学习、感知-运动协同、自适应行为系统。

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总结一张表（以认知观为核心）：

学派	核心认知观	代表思想
符号主义	思维 = 符号操作	“逻辑与规则造就智能”
连接主义	思维 = 神经网络激活模式	“智能是连接的分布式表示”
行为主义/具身智能	思维 = 行动与环境交互	“智能从行动中涌现”
进化主义	思维 = 适应进化的结果	“自然选择能造出智能”
贝叶斯主义	思维 = 概率推断	“智能是理性的信念更新”
混合学派	思维 = 多层机制融合	“智能是混合系统的产物”

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