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实现人工智能，学界有两个在根本思路层次上的争论：其一，侧重产生‘智慧’的结果(result-driven)而不在意过程，实现方法是多样化的;其二，侧重产生‘智慧’的过程(modeling process)，对自然界尤其人类处理信息的模式进行建模。
可以归纳为3个重要的人工智能的方法论：
模拟自然生物信息处理过程(仿生派);
用统计概率和数理逻辑等实证(符号派);
以控制论实现机器自我进化(行为派)。
模拟自然生物(尤其人类)信息处理过程：目前的计算机对复杂环境感知、反馈并作出适应性决策的‘智慧’可能都赶不上一个最低级的生物，更不用说和人类比了。所以，很多科学家探索人类大脑认知的过程，希望能把人类的通用智慧(GI)用在人工智能上。大脑认知建模也是目前神经科学界和人工智能最热的研究领域之一。模拟大脑的路径很多，如简化信息为符号进行处理、逻辑、控制论等。这种思路带来了大家所熟知的神经网络等。
人工智能的方法论用统计概率和数理逻辑等实证：相对于人类对大脑的认知仍旧困难重重，统计概率在人工智能上的应用就发展的很快了，如贝叶斯决策、回归分析、支持向量机等。不过这些侧重于解决某个特定问题。
以控制论实现机器自我进化：这一派认为智能的实现不需要完备的知识库和逻辑推理，通过在现实环境中交互，智能行为会逐步得到进化。受其影响的有模糊控制，进化计算等。
但三个人工智能的方法论并没有严格区分，而是有很多交叉的，因为人类在决策的过程中也是不自觉的用到概率，控制-反馈的。个人以为，仿生派和行为派，侧重过程;符号派侧重结果。
人工智能产业作为新创新科技发展主要方向，创造智能交通，智能制造等领域，推动经济高质量发展，营造智能，便捷，高效的工作和生活方式，同时，创造新技术、新产品、新产业力、新领域。中国技术觉醒，人工智能正在与各行业，民众生活逐步融合，助力传统行业转型升级、提高生产力与效率，在全球范围内引发全新的智能产业新时代。
以上就是有关于人工智能的方法论的内容了，即使当前时代人工智能的发展依然有限，但是依然不影响大家对于人工智能这一行业的热情，小编相信在不久的未来，人工智能一定能为我们的社会带来更多便利，环球网校小编在此祝大家人工智能行业的学习之路顺利。
