开篇
本文是学习《人工智能导论》这本书的笔记（后续会持续更新）。
正篇
- 心理模拟，符号推演
“心理模拟，符号推演”就是从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
基于心理模拟和符号推演的人工智能研究，被称为心理学派、逻辑学派和符号主义（symbolism）。
重要成果：自动推理、定理证明、问题求解、机器博弈、专家系统等。
- 生理模拟，神经计算
“生理模拟，神经计算”就是从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网络的工作过程，实现人工智能。具体来讲，就是用人工神经网络作为信息和知识的载体，用称为神经计算的数值计算方法来实现网络的学习、记忆、联想、识别和推理等功能。
这种方法一般是通过神经网络的“自学习”获得知识，再利用知识解决问题。神经网络具有高度的并行分布性、很强的鲁棒性和容错性，它擅长模拟人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能，例如，图像、声音信息的识别和处理。
采用生理模拟、神经计算方法的人工智能研究，被称为生理学派、连接（联结）主义（connection）。
- 行为模拟，控制进化
“行为模拟，控制进化”是一种基于“感知-行为”模型的研究途径和方法，这种方法是用模拟人和动物在与环境的交互、控制过程中的智能活动和行为特性，如反应、适应、学习、寻优等，来研究和实现人工智能。
基于行为模拟方法的人工智能研究，被称为行为主义（behaviorism）、进化主义、控制论学派。
- 群体模拟，仿生计算
“群体模拟，仿生计算”就是模拟生物群落的群体智能行为，从而实现人工智能。例如：模拟生物种群有性繁殖和自然选择现象而出现的遗传算法，进而发展为进化计算；模拟人体免疫细胞群而出现的免疫计算、免疫克隆计算及人工免疫系统；模拟蚂蚁群体觅食活动过程的蚁群算法；模拟鸟群飞翔的粒群算法和模拟鱼群活动的鱼群算法等。
- 博采广鉴，自然计算
自然计算就是模仿或借鉴自然界中的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。如神经计算、进化计算、免疫计算、生态计算、量子计算、分子计算、DNA计算和复杂自适应系统等都属于自然计算。
- 着眼数据，统计建模
“着眼数据，统计建模”就是着眼于事物或问题的外部表现和关系，收集、采集、整理相关信息并做出样本数据，然后基于样本数据用统计学、概率论和其他数学理论和方法建立数学模型，并采用适当的算法和策略进行计算，以期从事物外在表现的样本数据中推测事物的内在模型或规律，并用之解决相关实际问题。
注
千里之行，始于足下。
慢慢来了。
