本文關(guān)鍵詞：人工智能研究進(jìn)路的范式轉(zhuǎn)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【理論

經(jīng) 緯】

人工智能研究進(jìn)路的范式轉(zhuǎn)化

人工智能研究進(jìn)路的范式轉(zhuǎn)化 觹
□馮
銳 張君瑞
摘 要：在人工智能發(fā)展的 50 年中，人們對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)經(jīng)歷了多次變化和范式轉(zhuǎn)化過程。

從符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義到行為主義，人工智能研究中智能思想的形成以及認(rèn)識(shí)的變化吸取

多元學(xué)科 理論觀點(diǎn)和方法，在假說與實(shí)證、改變與重構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)積累及實(shí)踐選擇中發(fā)展。 這種以模擬人類思維、 心靈復(fù)雜現(xiàn)象的人工智能學(xué)科，其研究勢(shì)必遵循多元的研究取向和研究方式，并逐步向?qū)嶓w智能化 （逼近于人體智能）發(fā)展。 關(guān)鍵詞：人工智能；符號(hào)主義；聯(lián)結(jié)主義；行為主義；范式轉(zhuǎn)化
中圖分類號(hào)：G423 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009－5195 （2010 ）01－0014－04

doi:10．3969 ／ j．issn．1009－5195．2010．01．003

開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的

一、發(fā)展歷史
人工智能早期研究是以建立能夠自行解決問 題的系統(tǒng)作為出發(fā)點(diǎn)的。 1955 年末，Newell 和 Simon 制 做 的 “邏 輯 專 家 ”（Logic Theorist ）程 序 ，將 每 個(gè) 問 題都表示成樹形模型 , 選擇最可能得到正確結(jié)論的 那一支路來求解問題。 1957 年，香農(nóng)和他的同事開 發(fā) 了 General Problem Solver （GPS ） 程 序 ， 解 決 一 些 比 較 普 遍 的 問 題 。 “人 工 智 能 之 父 ” 約 翰麥 卡 錫 （John McCarthy ）創(chuàng) 建 了 表 處 理 語 言 LISP 。 60 年 代 出現(xiàn)了大量開發(fā)程序，如 麻 省 理 工 大 學(xué) 開 發(fā) 的 解 決 代 數(shù) 問 題 的 SHRDLU 系 統(tǒng) 以 及 可 以 理 解 簡(jiǎn) 單 英 語 句子的 SIR 系統(tǒng)。 70 年代開始專家系統(tǒng)的研究 ，第 一次讓計(jì)算機(jī)代替人類專家進(jìn)行一些諸如數(shù)據(jù)統(tǒng) 計(jì)分析、醫(yī)療診斷、礦藏位置確 定 等 工 作 。 同 時(shí) ，許 多新的理論、方法被用于 AI 開發(fā)，如 Minsky 的構(gòu)造 理論、David Marr 的機(jī)器視覺理論等。 基于這些，人 工智能開始簡(jiǎn)單思維和機(jī) 器 視 覺 研 究 ，如 通 過 一 幅 圖像的陰影、形狀、顏色、邊界 和 紋 理 等 基 本 信 息 如 何 辨 別 圖 像 。 1972 年 ， 人 工 智 能 語 言 Prolog （Programming in Logic ， 邏 輯 編 程 語 言 ） 誕 生 了 ， 它 和 LISP （List Processor ，鏈 表 處 理 語 言 ）一 起 成 了 人 工智能工作者不可缺少的工具。 80 年代，人工智能 研究進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域，出現(xiàn) 了 用 于 精 密 檢 測(cè) 的 機(jī) 器 視 覺系統(tǒng)、 用于裝配作業(yè)的 初 級(jí) 智 能 機(jī) 器 人 系 統(tǒng) 、用 于微型計(jì)算機(jī)的自然語言 接 口 以 及 各 種 專 家 系 統(tǒng) 。 模糊邏輯理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 理 論 的 提 出 ，使 人 工 智 能 真正開始向人類智能模擬進(jìn)行探索。 90 年代，由于 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展， 人工智 能 出 現(xiàn) 了 新 的 研 究 高 潮 ，

分布式人工智能研究，不 僅 研 究 基 于 同 一 目 標(biāo) 的 分 布式問題， 而且研究多個(gè) 智 能 主 體 的 多 目 標(biāo) 問 題 ， 并將人工智能推向社會(huì)生活的各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域 。 IBM 公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的 世 界 國(guó) 際 象 棋 冠 軍 ； 美國(guó)制定了以多 Agent 系統(tǒng)應(yīng)用為重要研究?jī)?nèi)容的 信息高速公路計(jì)劃；基于 Agent 技 術(shù) 的 Softbot( 軟 機(jī) 器人 ) 在軟件領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中得到了充分應(yīng) 用 ；美 國(guó) Sandia 實(shí) 驗(yàn) 室 建 立 了 國(guó) 際 上 最 龐 大 的 “虛 擬 現(xiàn) 實(shí) ”實(shí) 驗(yàn) 室 ，擬 通 過 數(shù) 據(jù) 頭 盔 和 數(shù) 據(jù) 手 套 實(shí) 現(xiàn) 更友好的人機(jī)交互，建立 更 好 的 智 能 用 戶 接 口 。 圖 像處理和圖像識(shí)別，聲音 處 理 和 聲 音 識(shí) 別 取 得 了 較 好 的 發(fā) 展 ，IBM 公 司 推 出 了 ViaVoice 聲 音 識(shí) 別 軟 件，使聲音作為重要的信息輸入媒體。 追溯人工智能發(fā) 展 的 這 半 個(gè) 世 紀(jì) 可 以 發(fā) 現(xiàn) ，人 工智能的研究和實(shí)踐一直 遵 循 著 一 個(gè) 信 仰 ，那 就 是 “機(jī) 器 將 像 人 一 樣 ，能 做 人 所 能 做 的 一 切 ”，即 機(jī) 器 “像 人 一 樣 理 性 地 思 考 ”、“像 人 一 樣 理 性 地 行 動(dòng) ”。 所以，制造出有知覺，有自我意 識(shí) ，能 像 人 一 樣 思 考 和推理的智能機(jī)器成為了人工智能探索和實(shí)現(xiàn)的 目標(biāo)。 那么，這一目標(biāo)能 否 實(shí) 現(xiàn) 或 者 能 實(shí) 現(xiàn) 到 多 大 程度呢？ 人工智能的發(fā)展不時(shí)地陷入沒有預(yù)想到的 深層困境中。 例如，利用 人 工 智 能 技 術(shù) 在 醫(yī) 學(xué) 中 模 擬人類某些智力功能完成實(shí)驗(yàn)分析時(shí)， 哲學(xué)家和心 理學(xué)家擔(dān)憂，如果把思維設(shè)想為一種機(jī)器，機(jī)器實(shí)際 上成了人思維過程的替代品，， 這就涉及人被控制和 受人控制的可能性及可行性的科學(xué)和哲學(xué)問題。 它 暗含著人們理性認(rèn)識(shí)自我、觀察世界、了解世界和改 造世界的根本觀點(diǎn)和根本方法，也暗含著對(duì)于“人工 智能信念”的理性反思和批判，以及再度重建思想和

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【理論 人工智能研究進(jìn)路的范式轉(zhuǎn)化
觀點(diǎn)的一種態(tài)度和方式。

經(jīng) 緯】

在一個(gè)類似邏輯的形式框架內(nèi)進(jìn)行。 紐厄爾和西蒙 曾樂觀地宣稱：“所有人類認(rèn)知和智能活動(dòng)經(jīng)編碼成

二、范式轉(zhuǎn)化
人工智能領(lǐng)域長(zhǎng) 期 圍 繞 著 “人 工 智 能 是 智 能 體 嗎？ ”、“智能機(jī)器是否能思維？ ”、“人工智能具有人 的智能行為嗎？ ”等基本問題爭(zhēng)論不休。 1950 年英國(guó) 數(shù) 學(xué) 家 圖 靈 （A．M．Turing ） 提 出 著 名 的 “ 圖 靈 測(cè) 試 ”： “讓人和機(jī)器分別位于兩個(gè)房間 ，他 們 只 可 通 話 ，不 能互相看見。 通過對(duì)話，如 果 人 的 一 方 不 能 區(qū) 分 對(duì) 方是人還是機(jī)器，那么就 可 以 認(rèn) 為 那 臺(tái) 機(jī) 器 達(dá) 到 了 人類智能的水平。 ”但是，“圖靈測(cè)試”實(shí)驗(yàn)的目的是 說明被檢驗(yàn)的機(jī)器具有類 似 智 能 生 物 的 一 些 行 為 ， 并不是人類智能生物體的行為。 “圖靈測(cè)試”告訴人 們這樣一個(gè)信息：“我（智能機(jī)器）能 模 仿 你 （人 類 智 能生物體），但我不是你”。 所以，人工智能研究怎樣 制 造 計(jì) 算 機(jī) ，并 （或 ）為 其 編 程 ，使 其 能 做 人 所 能 做 的那些事情，這體現(xiàn)著擬 人 的 智 慧 和 能 力 。 麻 省 理 工 學(xué) 院 溫 斯 頓 教 授 認(rèn) 為 ：“人 工 智 能 就 是 研 究 如 何 使計(jì)算機(jī)去做過去只有人 才 能 做 的 智 能 工 作 。 ”其 實(shí)科學(xué)家早在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前就已經(jīng)希望制造出 能夠模擬人類思維的機(jī)器。 哲學(xué)家布爾就成功地將 人類思維的形式邏輯歸結(jié) 為 一 種 代 數(shù) 運(yùn) 算 ，從 理 論 上奠定了智能機(jī)器的思維結(jié)構(gòu)與方法。 計(jì)算機(jī)的出 現(xiàn)，開始了真正的模擬人類思維的活動(dòng)。 所以，人工 智能的目的就是制造能夠模擬人類智慧的機(jī)器。 為 了這個(gè)目標(biāo)， 人工智能必須研究人類智能活動(dòng)的規(guī) 律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算 機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作， 也就 是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智 能行為的基本理論、方法和技術(shù)。 為此，人工智能從 創(chuàng)建早期就吸取多元學(xué)科理論觀點(diǎn)和方法來推動(dòng)和 豐富人工智能的發(fā)展，構(gòu)建自己的假說和基本理論。

為符號(hào)，都可以通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬”；“作為一般的 智能行為， 物理符號(hào)系統(tǒng)具有的計(jì)算手段既是必要 的也是充分的”。 符號(hào)主義假設(shè)是 人 工 智 能 研 究 的 基 本 范 式 ，多 年來人工智能中的許多重大進(jìn)展都是在符號(hào)主義 思 想 的 指 導(dǎo) 下 取 得 的 ，如 邏 輯 推 理 、人 類 一 般 性 問 題 求 解 、還 有 專 家 系 統(tǒng) 的 成 功 開 發(fā) 與 應(yīng) 用 ，對(duì) 人 工 智能走向工程應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)理論聯(lián)系實(shí)際具有特別 重要意義。 人工智能系統(tǒng)這一基本范式的原理假 設(shè)， 按照信息加工心智模型來研究機(jī)器的工作原 理 ，把 認(rèn) 知 過 程 理 解 為 信 息 加 工 過 程 ，把 一 切 智 能 系統(tǒng)理解為物理符號(hào)系統(tǒng) ，物 理 符 號(hào) 系 統(tǒng) 成 為 了 人 類智能系統(tǒng)的映射物。

2． 聯(lián)結(jié)主義（Connectionism ）
聯(lián)結(jié)主義，又稱仿生學(xué)派（Bionicsism ）或生理學(xué) 派（Physiologism ），其原理主要 為 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 及 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。 聯(lián)結(jié)主義受大腦神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)研究的啟發(fā)， 從人的 大 腦 神 經(jīng) 系 統(tǒng) 結(jié) 構(gòu) 出 發(fā) ， 研 究 非 程 序 的 、適 應(yīng) 性 的 、大 腦 風(fēng) 格 的 信 息 處 理 的 本質(zhì)和能力，研究大量簡(jiǎn) 單 的 神 經(jīng) 元 的 集 團(tuán) 信 息 處 理能力及其動(dòng)態(tài)行為。 目 前 對(duì) 大 腦 的 研 究 表 明 ：大 腦是一個(gè)神經(jīng)元聯(lián)接的巨 型 復(fù) 雜 系 統(tǒng) ，它 擁 有 大 約

1012 個(gè)神經(jīng)元，其聯(lián)結(jié)方式至少在 6×1013 種以上；大
腦中的信息處理建立在大 規(guī) 模 并 行 計(jì) 算 的 基 礎(chǔ) 上 ； 大腦具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力 和 聯(lián) 想 能 力 ，而 且 善 于 概 括 、類 比 、推 廣 ；大 腦 功 能 雖 然 受 先 天 因 素 制 約 ，但 后 天 的 經(jīng) 歷 、學(xué) 習(xí) 、訓(xùn) 練 和 文 化 環(huán) 境 等 也 起 著 重 要 作用；大腦具有很強(qiáng)的自組織和自適應(yīng)的特性。 （劉 永紅等，1999 ） 大腦研究揭示出的這些功能和特征為 聯(lián)結(jié)主義模擬和實(shí)現(xiàn)發(fā)生在人類神經(jīng)系統(tǒng)中的感 覺 、知 覺 、形 象 思 維 、分 布 式 記 憶 和 自 學(xué) 習(xí) 、自 組 織 過程等認(rèn)知過程至關(guān)重要 。 特 別 是 人 腦 模 型 、算 法 的研究，從模型到算法，從理論 分 析 到 工 程 實(shí) 現(xiàn) ，為 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)走向市場(chǎng)打下基礎(chǔ) 。 1943 年，生理 學(xué) 家 麥 克 洛 克 （McCulloch ） 和 數(shù) 理 邏 輯 學(xué) 家 皮 茨 （Pitts ）提 出 《神 經(jīng) 活 動(dòng) 中 內(nèi) 在 觀 念 的 邏 輯 運(yùn) 算 》，創(chuàng) 立 MP 腦 模 型 ；60 至 70 年 代 ， 提 出 以 感 知 機(jī) （perceptron ）為代表的腦模型。 Hopfield 教授在 1982 年和 1984 年發(fā) 表 兩 篇 重 要 論 文 ， 提 出 用 硬 件 模 擬 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1986 年魯梅爾哈特（Rumelhart ）等人提出 多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播 (BP) 算法。

1． 符號(hào)主義（Symbolicism ）
符 號(hào) 主 義 ， 又 稱 邏 輯 主 義 (Logicism)、 心 理 學(xué) 派

(Psychlogism) 或 計(jì) 算 機(jī) 學(xué) 派 (Computerism)， 代 表 人 有
紐 厄 爾 （Newell）、西 蒙 （Simon）和 尼 爾 遜 (Nilsson) 等 。 西蒙認(rèn)為， 人的思維過程和計(jì)算機(jī)運(yùn)行過程存在著 一致性，都是對(duì)符號(hào)的系列加工，因此可以用計(jì)算機(jī) 來模擬人腦的工作。 西蒙提出“物理符號(hào)系統(tǒng)假說” （Physical Symbol System Hypothesis，PSSH） 有 限 理 性原理：知識(shí)的基本元素是符號(hào) ，智 能 依 賴 于 知 識(shí) ， 并用計(jì)算機(jī)軟件和心理學(xué)方法進(jìn)行宏觀上的人腦功 能的模擬。 紐厄爾進(jìn)一步認(rèn)為這種符號(hào)體系的核心 方法應(yīng)是邏輯演繹，他主張，一切人工智能研究應(yīng)該

3． 行為主義（Actionism ）
行為主義(Actionism)，又稱進(jìn)化主義（Evolutionism）

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或 控 制 論 學(xué) 派 （Cyberneticsism ），其 原 理 為 控 制 論 及 感 知—— 作 型 控 制 系 統(tǒng) 。 控 制 論 思 想 早 在 20 世 —?jiǎng)?紀(jì) 40～50 年代就成為時(shí)代思潮的 重 要 部 分 ，像 維 納 （Wiener ） 和 麥 克 洛 克 （McCulloch ） 等 人 提 出 的 控 制 論和自組織系統(tǒng)以及錢學(xué)森等人提出的工程控制 論 和 生 物 控 制 論 ，滲 透 到 許 多 領(lǐng) 域 ，影 響 了 早 期 科 學(xué)工作者的研究認(rèn)識(shí)及其行為。 早期的研究工作重 點(diǎn)是模擬人在控制過程中 的 智 能 行 為 和 作 用 ，如 對(duì) 自尋優(yōu)、自適應(yīng)、自鎮(zhèn)定、自組 織 和 自 學(xué) 習(xí) 等 控 制 論 系統(tǒng)的研究，并進(jìn)行“控制論動(dòng)物”的研制。 到 20 世 紀(jì) 60～70 年代，上述這些控制論 系 統(tǒng) 在 智 能 控 制 和 智能機(jī)器人的研究取得一定進(jìn)展， 并在 20 世紀(jì) 80 年代誕生了智能控制和智能機(jī)器人系統(tǒng)。 20 世紀(jì)末 行為主義才以人工智能新 學(xué) 派 的 面 孔 出 現(xiàn) ，提 出 智 能取決于感知和行為，取 決 于 對(duì) 外 界 復(fù) 雜 環(huán) 境 的 適 應(yīng) ，從 運(yùn) 行 環(huán) 境 中 獲 取 信 息 ，通 過 自 己 的 動(dòng) 作 對(duì) 環(huán) 境施加影響。 強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)與環(huán)境之間通過反饋進(jìn)行交 互，反饋是控制論的基石，沒有反饋就沒有智能。 這 一基本假設(shè)引起許多研究者的興趣。 布魯克斯 （Brooks ）的 六 足 行 走 機(jī) 器 人 ，是 一 個(gè) 基 于 感 知—— — 動(dòng)作模式模擬昆蟲行為的 控 制 系 統(tǒng) ，被 看 作 是 新 一 代的“控制論動(dòng)物”。 人工智能研究進(jìn)程中的這三種假設(shè)和研究范 式推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。 就人工智能中符號(hào)主 義 、聯(lián) 結(jié) 主 義 和 行 為 主 義 的 歷 史 發(fā) 展 來 看 ，符 號(hào) 主 義范式認(rèn)為認(rèn)知過程在本體上就是一種符號(hào)處理 過程， 人類思維過程總可以用某種符號(hào)來進(jìn)行描 述，其研究是以靜態(tài)、順序、串 行 的 數(shù) 字 計(jì) 算 模 型 來 處 理 智 能 ，尋 求 知 識(shí) 的 符 號(hào) 表 征 和 計(jì) 算 ，它 的 特 點(diǎn) 是自上而下。 而聯(lián)結(jié)主義則是模擬發(fā)生在人類神經(jīng) 系統(tǒng)中的認(rèn)知過程，提供 一 種 完 全 不 同 于 符 號(hào) 處 理 模型的認(rèn)知神經(jīng)研究范式 ，主 張 認(rèn) 知 是 相 互 連 接 的 神經(jīng)元的相互作用。 行為 主 義 與 前 兩 者 均 不 相 同 ， 認(rèn)為智能是系統(tǒng)與環(huán)境的 交 互 行 為 ，是 對(duì) 外 界 復(fù) 雜 環(huán)境的一種適應(yīng)。 這些理論與范式在實(shí)踐之中都形 成了自己特有的問題解決 方 法 體 系 ，并 在 不 同 時(shí) 期 都有成功的實(shí)踐范例。 如 就 解 決 問 題 而 言 ，符 號(hào) 主 義有從定理機(jī)器證明、歸 結(jié) 方 法 到 非 單 調(diào) 推 理 理 論 等 一 系 列 成 就 ，而 聯(lián) 結(jié) 主 義 有 歸 納 學(xué) 習(xí) ，行 為 主 義 有反饋控制模式及廣義遺傳算法等解題方法。 （盛曉 明和項(xiàng)后軍，2002 ）它們?cè)谌斯ぶ悄艿陌l(fā)展中始終保持 著一種經(jīng)驗(yàn)積累及實(shí)踐選擇的證偽狀態(tài)。 假說與實(shí) 證、改變與重構(gòu)一直是人 工 智 能 范 式 自 身 超 越 與 創(chuàng) 新的科學(xué)方法。

三、適應(yīng)與超越
符 號(hào) 主 義 、聯(lián) 結(jié) 主 義 、行 為 主 義 從 不 同 的 側(cè) 面 在不同的時(shí)空階段推動(dòng)著人工智能科學(xué)的發(fā)展。 盡 管它們?cè)诓煌陌l(fā)展時(shí)期有所 “興 盛 ”或 “衰 竭 ”，但 它們都在實(shí)踐中不斷地進(jìn)行著各自理論的修正和 完善。 例如，在符號(hào)主義傳統(tǒng)下 ，從 啟 發(fā) 式 方 法 、通 用問題求解程序的提出，到 專 家 系 統(tǒng) 及 知 識(shí) 工 程 的 相繼出現(xiàn)；從知識(shí)工程中 對(duì) 知 識(shí) 的 傳 統(tǒng) 邏 輯 表 達(dá) 到 常識(shí)的非單調(diào)邏輯的深入 研 究 等 ，無 不 表 明 人 工 智 能中不斷地進(jìn)行著大量的 理 論 變 形 和 特 設(shè) 性 修 改 ， 而且這種變形并非隨意地 進(jìn) 行 ，而 是 受 到 這 一 時(shí) 期 理論認(rèn)識(shí)特點(diǎn)所支配。 （Gillies，1996）這就是說，在人 工智能發(fā)展中出現(xiàn)的各種思想假設(shè)和理論選擇并未 出現(xiàn)理論化的全面歸并或拋棄傾向， 而是表現(xiàn)出理 論、經(jīng)驗(yàn)及實(shí)踐能力不斷累積，并 且 幾 乎 是 并 行 地 、 互為補(bǔ)充地發(fā)展著。 這種科學(xué)認(rèn)識(shí)觀和方法觀體現(xiàn) 了保爾 費(fèi)耶阿本德“怎么都行 ”的 多 元 主 義 哲 學(xué) 思 想， 為我們從哲學(xué)角度審視人工智能的基本問題給 予了新的啟示。 毫無疑問，人工智能科 學(xué) 興 起 以 后 ，“電 腦 能 不 能代替人腦”、“機(jī)器能夠 思 維 嗎 ”，就 一 直 是 爭(zhēng) 論 不 休的話題。 早在五十年代 ，符 號(hào) 主 義 學(xué) 派 與 聯(lián) 結(jié) 主 義學(xué)派就出現(xiàn)了激烈爭(zhēng)論。 符號(hào)主義學(xué)派認(rèn)為計(jì)算 機(jī)是處理思維符號(hào)的系統(tǒng) ，它 堅(jiān) 信 用 計(jì) 算 機(jī) 一 定 能 達(dá)到模擬人類思維的基本 操 作 ，關(guān) 鍵 的 一 步 就 是 建 立一個(gè)通用的、萬能的符號(hào)邏輯 運(yùn) 算 體 系 ，使 “串 行 計(jì)算機(jī)” 能很快地從一種 運(yùn) 算 轉(zhuǎn) 換 到 另 一 種 運(yùn) 算 ， 按照程序中的句法規(guī)則，順次處理符號(hào)（安 德 魯芬 伯 格，2005 ）。 所以，符號(hào)主義學(xué)派致力于用數(shù)理邏輯方 法利用計(jì)算機(jī)形式化地表達(dá)世界。 盡管按照這種方 式來工作的專家系統(tǒng)已經(jīng)在表達(dá)科學(xué)思維的某些 方面達(dá)到了人類專家的水平， 甚至超過了專家水 平，如在礦物勘測(cè) 、化 學(xué) 分 析 、規(guī) 劃 和 醫(yī) 學(xué) 診 斷 方 面， 但這并沒有說明我們制造了一個(gè)具有自我意識(shí) 的“人工智能”系統(tǒng)。 并不是因?yàn)槿斯ぶ悄軐＜业谋?事不夠，而是因?yàn)橛?jì)算機(jī)解決問題，首先要對(duì)實(shí)際問 題進(jìn)行形式化表達(dá)， 建立起相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型和形式 系統(tǒng)。 然后，在形式化的基礎(chǔ)上，把問題的推演過程 轉(zhuǎn)換成某種算法式或啟發(fā)式規(guī)則，以便機(jī)器執(zhí)行。 面 對(duì)現(xiàn)實(shí)問題的多樣性和復(fù)雜性， 就會(huì)遇到一個(gè)無限 多的符號(hào)、無限多的規(guī)則而形成無限多的形式系統(tǒng)。 因而， 從根本上來說萬能的邏輯推理體系是不可能 存在的。 要計(jì)算機(jī)或智能機(jī)器完全模擬人腦的活動(dòng) 幾乎是不可能完成的工作。

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【理論 人工智能研究進(jìn)路的范式轉(zhuǎn)化
認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)表明人腦并非以線性順序進(jìn)行 思維，而是以復(fù)雜的并行 操 作 來 處 理 感 覺 信 息 。 這 一科學(xué)事實(shí)成了聯(lián)結(jié)主義學(xué)派反對(duì)符號(hào)主義學(xué)派 的理由。 他們認(rèn)為計(jì)算機(jī) 是 對(duì) 大 腦 建 模 的 媒 介 ，主 張從神經(jīng)生物學(xué)的角度來模擬動(dòng)物或人的大腦及 各種感覺器官的結(jié)構(gòu)和功 能 ，力 圖 尋 找 一 種 可 以 描 述自然神經(jīng)系統(tǒng)的方法，建立神經(jīng)生理學(xué)模型。 盡管 目前有關(guān)腦的微觀和宏觀活動(dòng)研究以及認(rèn)知神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的研究取得了突破性的進(jìn)展， 以此為基礎(chǔ)建立的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在模式識(shí)別、故障 檢 測(cè) 、智 能 機(jī) 器 人 、 自適應(yīng)控制、市場(chǎng)分析、決策優(yōu) 化 、物 資 調(diào) 運(yùn) 和 認(rèn) 知 科學(xué)等廣泛的領(lǐng)域中得到發(fā)展，（胡守仁，1993）但人腦 是一個(gè)異常復(fù)雜的組織， 目前對(duì)人腦結(jié)構(gòu)和活動(dòng)機(jī) 制的了解只是冰山一角， 要建立一個(gè)與人類大腦神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相類似的計(jì)算機(jī)模擬的結(jié)構(gòu)， 仍然是一件相 當(dāng)困難的事情。 在符號(hào)主義和聯(lián)結(jié)主義都暴露出不足的情況 下，行為主義（進(jìn)化主義）的理 論 變 革 在 人 工 智 能 界 發(fā)展起來。 行為主義與符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義不同，它 另辟蹊徑從生物進(jìn)化學(xué)的 角 度 來 研 究 人 類 的 智 能 。 他們發(fā)現(xiàn)人類的智能，甚 至 動(dòng) 物 在 對(duì) 外 界 環(huán) 境 反 應(yīng) 過程中表現(xiàn)出來的智能要比已有的機(jī)器人靈活和 自然得多。 所以，行為主 義 學(xué) 派 認(rèn) 為 智 能 是 生 物 體 對(duì)外界復(fù)雜環(huán)境的動(dòng)態(tài)適 應(yīng) ，人 工 智 能 只 有 從 復(fù) 制 動(dòng)物的智能開始，才能最 終 復(fù) 制 人 的 智 能 。 威 爾 遜 （S． W． Wilson ） 是 較 早 進(jìn) 入 這 個(gè) 領(lǐng) 域 的 研 究 者 之 一 ，他 在 進(jìn) 行 機(jī) 器 人 研 究 時(shí) ，把 主 要 的 目 標(biāo) 定 在 制 造 能 夠 躲 避 危 險(xiǎn) 、尋 找 食 物 、能 用 動(dòng) 物 的 方 式 應(yīng) 付 環(huán)境的機(jī)器人上。布魯克斯（Rodney Brooks ）是從 80 年代初期開始以全新的眼光來看待人工智能和機(jī) 器人研究的學(xué)者。 他的目標(biāo)是制造能夠處理變化多 端的日常事務(wù)的移動(dòng)式機(jī)器人。 布魯克斯一開始關(guān) 注的就是機(jī)器人的行為。 他 認(rèn) 為 ，為 了 真 實(shí) 地 檢 驗(yàn) 智能觀念，重要的是建構(gòu) 完 整 的 能 夠 在 動(dòng) 態(tài) 環(huán) 境 中 使用真實(shí)的感官和外界發(fā)生交互作用的機(jī)器人。 基 于這樣的認(rèn)識(shí)，布魯克斯 提 出 機(jī) 器 人 的 研 究 應(yīng) 當(dāng) 被 放置在現(xiàn)實(shí)世界中，讓機(jī) 器 人 直 接 對(duì) 其 所 處 的 外 部 世 界 作 出 反 應(yīng) ，而 不 是 去 進(jìn) 行 抽 象 地 描 述 ；機(jī) 器 人 應(yīng)該具有身體， 用身體直 接 感 受 動(dòng) 態(tài) 的 外 部 世 界 ； 機(jī)器人表現(xiàn)出的智能不只 是 來 自 它 的 計(jì) 算 引 擎 ，而 且也來自環(huán)境世界的情景 、感 應(yīng) 器 內(nèi) 的 信 號(hào) 轉(zhuǎn) 換 以 及機(jī)器人和環(huán)境的相互作用。 （Brooks ，1991 ）這一研究 思路為人工智能或機(jī)器人研究提供了全新的思維 方式，在機(jī)器人研究上取 得 的 成 就 超 過 了 傳 統(tǒng) 的 人 工智能。 但是基于行為主義研究范式， 采取感 作者簡(jiǎn)介： 馮 參考文獻(xiàn)：

經(jīng) 緯】

知—— 作 模 式 模 擬 生 物 體 只 能 獲 得 特 定 目 標(biāo) 的 —?jiǎng)?行為，意向性、創(chuàng)造性方面還有難以克服的困難。 人工智能是一個(gè)交融了諸多學(xué)科的特殊的領(lǐng) 域，它既涉及到模擬和擴(kuò) 展 人 類 思 維 的 技 術(shù) 實(shí) 現(xiàn) 的 問 題 ，又 涉 及 到 人 工 智 能 最 根 本 概 念 、邏 輯 假 設(shè) 和 更加有效的研究方法問題。 多學(xué)科相互交融帶來了 多元觀點(diǎn)的爭(zhēng)論和沖突、修正與提高。 沒有一種“假 說”在經(jīng)過選擇后被全面地批判 、推 翻 及 取 代 ，也 沒 有一種“假說”或“范式”能夠一統(tǒng)人工智能領(lǐng)域。 可 以說，人工智能從來就是 一 個(gè) 未 形 成 統(tǒng) 一 觀 點(diǎn) 的 學(xué) 科 ，用 科 學(xué) 哲 學(xué) 家 庫 恩 的 話 來 說 ，它 沒 有 一 個(gè) 穩(wěn) 定 的“范式”，從來沒有像其 他 規(guī) 范 科 學(xué) 那 樣 擁 有 一 個(gè) 學(xué)科共同體都能接受的理 論 基 礎(chǔ) 。 但 是 ，人 工 智 能 的繁榮和進(jìn)步是有目共睹 的 ，目 前 人 工 智 能 已 廣 泛 地應(yīng)用于工業(yè)、軍事等領(lǐng) 域 。 它 發(fā) 展 進(jìn) 路 中 的 多 元 研究取向或研究方式折射和蘊(yùn)涵著人們對(duì)人工智 能認(rèn)識(shí)的變化和思想的轉(zhuǎn) 化 過 程 ，也 為 人 們 研 究 復(fù) 雜的科學(xué)現(xiàn)象、 復(fù)雜的經(jīng) 驗(yàn) 世 界 提 供 了 認(rèn) 識(shí) 問 題 、 解決問題的參照。

[1] 劉永紅等（1999 ）． 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 理 論 的 發(fā) 展 與 前 沿 問 題 [J]．
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社，36．

責(zé)任編輯 汪 燕

銳，博士研究生，副教授，碩士生導(dǎo)師，揚(yáng)州大學(xué) 新聞與傳媒學(xué)院，江蘇揚(yáng)州 225002

張君瑞，碩士研究生，揚(yáng)州大學(xué)新聞與傳媒學(xué)院， 江蘇揚(yáng)州 225002 收稿日期：2009－10－13

觹 基金項(xiàng)目：本文為教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基
金項(xiàng)目 “學(xué)習(xí)科學(xué)與技術(shù)設(shè)計(jì)的理論與應(yīng)用” （07JA880056 ）及 江 蘇 省 “十 一 五 ” 教 育 科 學(xué) 規(guī) 劃 重 點(diǎn)資助課題 “學(xué)習(xí)科學(xué) 與 技 術(shù) 支 持 的 理 論 與 實(shí) 踐 研 究”（B－a ／ 2006 ／ 01 ／ 017 ）的階段性成果。

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【英文

摘 要】

Learning Assessment and Resource Evaluation: Two Tough Battles of Distance Education Xie Yangbin, Sang Xinmin Abstract:This is a dialogue among two scholars about current development and change of distance education in China． Although significant achievements have been made, many problems also emerged in the third generation of distance education． To solve these problems, the authors argue that building and refining a robust evaluation system is one of the priorities． Besides the evaluation of institution and its learning support service delivery, the components of this new system include various emerging models for assessment of learning and evaluation of instructor, curriculum and resources． Around this priority, Learning assessment and resource evaluation could be the first two breakthroughs in the reform of distance education, with the purpose to improve learners＇ independent learning ability, self confidence and comprehensive quality． This is the bottleneck and key to build high quality distance education in China． Keywords ：Distance Education; Reform Breakthrough; Evaluation of Learning; Evaluation of Learning Resources A Reflection on the Frontier Issues of Educational Technology Advancement in the New Era Chen Mingxuan, Liang linmei Abstract:In a High－Level Forum named Frontier Issues of Educational Technology Advancement in the New Era held in Jiangnan University in November 2009, Professor Nan Guonong made a speech entitled Focusing on Disciplinary Frontiers and Seeking for New Ways of Advancement, in which the latest development of China＇s educational technology and existing problems were elaborated from multiple angles, and fields that should be focused on in order to solve these problems were suggested． Problems that Professor Nan mentioned in such fields as constructivism, research, application of educational technology and domestic development of China＇s educational technology, had aroused reflections among experts and scholars at the forum． Professor Nan argued that we should guard against slavish and dependent attitudes towards disciplinary advancement, learn from western developed countries on an equal conversation and mutual advancement basis, and reconstruct an educational theory system with Chinese characteristics based on domestic culture and education experiences． Keywords ：High－level Forum; Nan Guonong＇s Speech; Research on Educational Technology; Reflections on Problems Paradigm Transition in the Process of Artificial Intelligence Research Feng rui, Zhang Jun－rui Abstract:During the fifty years＇ development of Artificial Intelligence (AI), there have been several changes and paradigm transition in people＇s understanding of it． From symbolism, connectionism to behaviorism, during the formation of AI thoughts and changes of understanding, theories, concepts and methods of various disciplines were adopted． The AI research makes its way through hypothesis and demonstrations, changes and reconstructions, experience accumulation and practical choices． As a simulation of human thoughts and complicated mental phenomena, the AI research is certain to follow multiple orientations and methods, and develop towards entity intelligence (approximating to Human intelligence)． Keywords ：Artificial Intelligence; Symbolism; Connectionism; Behaviorism; Paradigm Transition On the System Elements of Distance Higher Education＇s Substantive Growth Lu Bo Abstract:The traditional Element Theory can hardly elaborates the substantive growth problem of distance higher education system, whose substantive growth process is an open and dynamic process of systematic change, equal to a function of distance higher education elements and their relationship． The system elements of distance higher education can be interpreted in five aspects: the team, course knowledge resources, teaching media, learners＇ supportive service and instructional interaction． Keywords ：Distance Higher Education; Substantive Growth; System Elements; Dynamic Analysis Interactive Whiteboard and the Construction of Informationized Education＇s Basic Platform Zhang Minxia, Wang Lu Abstract:Interactive Whiteboard and Instructional Innovation, China＇s first monograph on interactive whiteboard, has been published by Higher Education Press in December, 2009． From the e －learning 2．0 point of view, it elaborates the essential significance of interactive whiteboard toward education and instruction－－－the construction of informationized education＇s basic platform． Within the constructivism learning theory framework, the monograph studies the significance of interactive whiteboard in constructing information display platform, teacher－learner interaction platform, resource management platform, resource renewal platform, knowledge construction platform and education coordination platform, as well as the mutual influence and interaction of two essential elements that interactive whiteboard implies－－－modern education theory and modern education media． Keywords ：Educational Informationization; Interactive Whiteboard; Instructional Innovation; Reflective Research The Rethinking of Enhancing the Sustainable Development Capacity of Open Education Resources Wang Long Abstract:The recent closure of Utah State University＇s Open Courseware project due to fund shortage is an alert to theoretical researches and explorations of open education resources． Therefore, it is necessary to rationally understand the opportunities and challenges during the development education resources, and attach great importance to the sustainable development capacity of relevant projects． It is also of referential significance for education institutes dedicated to lifelong education and open learning to deeply integrate projects with their development strategies, seek for various support for public knowledge products and explore more economic open and sharing modes． Keywords ：Utah State University; Closure of the Open Courseware Project; Open Education Resource; Sustainable Development Capacity A Meta－analysis of China＇s Rapid Development of Modern Distance Education Qin Huanyu, Yang Cheng Abstract:Since late 1990s, China＇s distance education has entered a rapid development stage． A meta－analysis shows that the factors that stimulate China＇s rapid development of distance education are as follows ：On the macro scale, the international development trend of distance education and the background of information technology; on the middle scale, the support of governmental policies, the active influence of educational institutes and social needs; on the micro scale, the change of education targets, the reform of educational concepts and the essential characteristics of distance education． To push forward China＇s distance education, we should now focus on solving such major problems as the construction of education resources, supportive service, sharing mechanism and international cooperation． Keywords ：Modern Distance Education; Rapid Development; Driving Factors; Meta－analysis On the Advantages of Information Technology in Promoting the Coordinated Development of Urban and Rural Schools Huang Pingping, Ji Lanlan Abstract:Unbalanced development and Allocation still exist in China＇s urban and rural teacher resource, and there are also problems in government measures to reduce this urban－rural gap． From such aspects as technical support, teachers＇ professional development and students＇ comprehensive quality, the article points out the advantages of Information technology in the coordinated development of urban and rural schools and the sharing of high quality education resources, hoping to draw public attention to the promotion of equality in fundamental education by information technology． Keywords ：Information Technology; Sharing of Resources; Coordinated Development; Advantage Analysis practical of open distance financial

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  本文關(guān)鍵詞：人工智能研究進(jìn)路的范式轉(zhuǎn)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。