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从符号主义到连接主义： 从符号主义到连接主义：符号智能与计算智能
连接主义与行为主义间的差距相对较小，因此可将人工智能分 为两大类，即符号智能和计算智能 （或智能计算）。符号智 能是以知识为基础，通过推理进行问题求解，也即传统的人工 智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进 计算智能是以数据为基础 通过训练建立联系， 数据为基础，
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从符号主义到连接主义：智能 从符号主义到连接主义：
智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效的 适应环境的综合性能力。通俗地讲，智能是个体认识 客观事物、客观世界和运用知识解决问题的能力。 人类个体的智能是一种综合性能力。具体讲，可包括：
① 感知与认识事物、客观世界和自我的能力； ② 通过学习取得经验、积累知识的能力； ③ 理解知识、运用知识和经验去分析问题和解决问题的能 力；
2012-3-8陕西师范大源自 计算机科学学院7从符号主义到连接主义：人工智能 从符号主义到连接主义：
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技 术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能， 实现智能行为和“机器思维”。 人工智能是人工制品(artifact)中所涉及的智能行为。其中， 智能行为包括：感知(perception)、推理(Reasoning)、学习 (learning)、通信(communicating)和复杂环境下的动作行为 (acting)。 人们从人脑思维的不同层次出发，对人工智能进行研究，形 成符号主义、连接主义和行为主义——这也是人工智能的三 个主要学派。
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从符号主义到连结主义：符号主义 从符号主义到连结主义：
符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心 理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原 理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合 理性原理。 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世 纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智 能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎 系统。其有代表性的成果为启发式程序逻辑理论家，证 明了38条数学定理，代表了可以应用计算机研究人的思 维形成，模拟人类智能活动。
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从符号主义到连结主义：符号主义 从符号主义到连结主义：
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
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从符号主义到连接主义： 从符号主义到连接主义：计算智能的特点
与生命科学、系统科学密切联系是计算智能的突出特点，正 是由于这个特点，不仅计算机科学家，而且众多其他学科的 学者也加入到计算智能的研究中来，极大促进了计算智能的 发展。
智能计算理论
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参考书目
1. 2. 3. 遗传算法原理及应用，周明，孙树栋，国防工业出版社 遗传算法及其应用， 陈国良，王熙法等，人民邮电出版社 An Introduction of Support Vector Machines and other kernel_based learning methods. Cristianini N and Shawa-Taylor J. 机械工业出版社 2005年影印（有中译本：李 国正等译. 支持向量机导论. 北京：电子工业出版社，2004.） The Nature of Statistical Learning Theory. Vapnik V N. Springer- Verlag, New York, 2000.（中译本：张学工译. 统 计学习理论的本质. 北京：清华大学出版社，2000.） Rough集理论与知识获取，王国胤，西安交通大学出版社
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从符号主义到连结主义：符号主义 从符号主义到连结主义：
符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心 理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原 理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合 理性原理。 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世 纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智 能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎 系统。其有代表性的成果为启发式程序逻辑理论家，证 明了38条数学定理，代表了可以应用计算机研究人的思 维形成，模拟人类智能活动。
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从符号主义到连接主义：连接主义 从符号主义到连接主义：
20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机 (perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受 到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模 型研究在20世纪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年发表两篇重要论文， 提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。 1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的 反向传播算法(BP)算法。此后，连接主义势头大振，从 模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算 机走向市场打下基础。现在，对人工神经网络(ANN)的 研究热情仍然较高，但研究成果没有像预想的那样好。
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从符号主义到连接主义：行为主义 从符号主义到连接主义：
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
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课程安排
智能计算理论综述 粗糙集理论（Rough Sets Theory, RST) 支持向量机（Support Vector Machines, SVM） 遗传算法原理及应用
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课程安排——遗传算法原理及应用 遗传算法原理及应用 课程安排
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从符号主义到连接主义：符号主义 从符号主义到连接主义：
符号主义以Simon, Minskey和Newell提出的物理符号系统假设为基础。 从人的思维活动出发，利用计算机进行宏观功能模拟。 基于物理符号系统假设，符号主义将任何信息加工系统看成是一 个具体的物理系统。物理系统表现智能行为的充要条件是该系统 是一个物理符号系统。 物理符号系统的基本任务和功能是辨认相同的符号和区别不同的 符号。 物理符号系统由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符 号结构的实体中作为组分出现。该系统可以进行建立、修改、复 制、删除等操作，以生成其他符号结构。
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从符号主义到连接主义：连接主义 从符号主义到连接主义：
连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism) 或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神 经网络间的连接机制与学习算法。 连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型 的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克 (McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型， 即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的 新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模 型，开辟了人工智能的又一发展道路。
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从符号主义到连接主义：计算智能与分布式AI 从符号主义到连接主义：计算智能与分布式
连接主义，或计算智能与分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）密不可分。人们在研究人类智能行为中发现，大部 分人类活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要 多个专业人员或组织协作完成。“协作”是人类智能行为的主要表现 形式之一，分布式人工智能正是为适应这种需要而兴起。尤其是随着 计算机网络、计算机通信和并发程序设计的发展，分布式人工智能逐 渐成为人工智能领域的一个研究热点，作为人工智能的一个分支， DAI主要研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如何协调其行为， 即协调它们的知识、技能和规划，求解单目标或多目标问题，为设计 和建立大型复杂智能系统或计算机支持协同工作提供有效途径。分布 式系统的本质决定了它是复杂的、非线性的、通过各子系统间的协同 达到更高有序态的系统，因此分布式人工智能的主要研究方法是连接 主义而不是符号主义的。
第一章 遗传算法绪论 第二章 基本遗传算法 第三章 遗传算法的基本实现技术 第四章 遗传算法的高级实现技术 第五章 并行遗传算法 第六章 遗传算法的数学理论 第七章 遗传算法的应用 第八章 进化计算