天才一秒记住【久久文学】地址：https://www.jjwxx.com
但这个说法并非人工智能科研领域的术语。
事实上，如果你在某个人工智能大会上使用这种方式表达，别人会认为你是个外行。
我们不会把目前所研究的人工智能加个“狭义”
的前缀，因为所谓的狭义人工智能，就是人工智能。
对于那些渴望机器人全能管家的人而言，这不是个好消息。
但对那些担心机器人叛乱统治人类的人而言，这可能还真是个好消息。
所以，现在你应该明白，人工智能究竟是什么东西了，并且知道它为何如此难以实现。
但是，人工智能的研究人员究竟是怎么做到解决各种问题的呢？
心智或者大脑？
我们怎样才能够让计算机产生人类水准的智能行为呢？历史上，人工智能研究人员对这个问题有两种实现方式。
粗略地说，第一种是试图建立思维模型：有意识的推理、认知、解决问题的过程，我们在生活中都会用到的过程。
这种方法被称为符号人工智能，因为它使用各种符号来代表各种事物，并对此进行推理、认知等行为。
例如，机器控制系统中的符号“room451”
可能是机器人用来指代你卧室的符号，而“”
则是用来定义房间清洁这一活动的符号。
当机器人确定要做什么的时候，它会明确使用这些符号。
例如，当机器人决定执行“451）”
操作，这就意味着机器人要对你的卧室进行清洁。
符号就意味着机器人语言中的事物及行为。
从20世纪50年代中期到80年代末，30多年的时间里，符号人工智能一直是构建人工智能体系最流行的方式。
它有许多优势，或许最重要的一点是，它的过程是透明的：当机器人认为它应该执行“451）”
操作时，我们可以理解为它知道即将做什么。
不过，我认为符号人工智能之所以这么流行，是因为它反映了我们有意识的思维过程。
我们本身“思考”
的方式就是用符号或者文字流程化了，在决定做什么之前，我们可能会跟自己来一场心灵对话，讨论各种方案的利弊，最终决定执行某一种。
符号人工智能渴望捕捉这一切，我们将在第二章讨论相关问题。
在20世纪80年代初期，符号人工智能的发展达到巅峰。
不过我们可以从大脑结构中获取一些灵感，并以此结构为基础构造智能系统中的组件。
这个研究领域被称为神经网络——这个名字来自我们大脑微观结构中细胞信息处理单元神经元，它们是呈网状连接的。
神经网络的研究可以追溯到人工智能出现之前，并沿着人工智能的主流研究发展。
正是神经网络研究在21世纪取得的突破性进展，才带来了目前人工智能研究领域的繁荣。
符号人工智能和神经网络人工智能是两条截然不同的道路，所使用的方法也完全不同。
在过去的60年里，它们都有着各自的辉煌和没落，我们也将在后续章节讨论到，两种流派彼此之间也爆发过激烈的争论。
然而，在20世纪50年代，人工智能作为一门新兴的学科诞生，符号人工智能在很大程度上占据了主流地位。
本章未完，请点击下一章继续阅读！若浏览器显示没有新章节了，请尝试点击右上角↗️或右下角↘️的菜单，退出阅读模式即可，谢谢！