人工智慧三學派與當前主流方向

在學習tensorflow的使用，運用機器學習解決畢設的問題之前，還是得先來認識從哪裡來到哪裡去的原則性問題。

前人如何走的，如今我們站在他們肩上又該何去何從，這些必須要拿捏住。

人工智慧？

人工智慧是啥？就是讓機器具備人的思維和意識。

就瞭解一下概念即可。很直白，很通俗，但是現在很難實現真正的強人工智慧。

三學派？

哪三個學派捏？分別如下：

1. 行為主義：基於控制論。
2. 符號主義：基於算術邏輯表示式。
3. 連線主義：基於仿生學。

在人工智慧地發展方向中，最先出現的是行為主義和符號主義兩種主義引領的研究方向。

實際上最先被pass的應該是行為主義——行為主義自身逐漸在上世紀式微，在如今的各種哲學體系中已然接近消亡。行為主義本質上最背離人的感性，在人工智慧這條路上不管用。

符號主義比行為主義稍微好點，但是面對人工智慧這種離散的、非純理性的問題還是太過無力的。缺點就是太一板一眼。

那就沒有辦法了，機械的理論（行為主義）無用、純理性的方向（符號主義）也不行，那最終人們還是偏向了“經驗主義”——從大自然中汲取古老精華，發現通過對人腦神經元的模擬可以擬合一定程度上的AI。

基本設計流程概述

• 準備資料：採集大量“特徵/標籤”資料
• 搭建網路：搭建神經網路結構
• 優化引數：訓練網路獲取最佳引數（反轉）
• 應用網路：將網路儲存為模型，輸入新的資料，輸出分類或者預測結果（前傳）

下一節我們將重點介紹如何將神經元作抽象獲得數學模型以及工作原理，敬請期待。