可以解决逻辑思维，但对于形象思维很难进行形式化的描述；信息、思维过程转换成符号后，在处理时有信息丢失。
连接主义：又叫仿生学派、生理学派；基本思想：把注意力从智能转移到产生智能的载体，构造神经网络以及相应
的连接机制和学习算法，从而实现智能。连接主义：神经网络人的智能、动物的智能来自于大脑中的神经网络，我们要构造一个智能系统，
也要构造相应的神经网络。人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量部件，用人工构造的网络系统。
神经网络的历史从1943年算起，已经有70多年，涉及各种各样的神经网络，我们通常叫人工神经网络。
达特茅斯AI夏季研讨会议题：1自动计算机2编程语言3神经网络4计算规模理论5自我改进6抽象7随机性和创造性
人工神经网络的高潮和低潮
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第一次高潮：1957年，罗森布拉特用硬件完成了最早的神经网络模型，称之为感知器，模拟生物的感知和学习能力。
第二次高潮：19851986年，提出反向传播算法为什么神经网络一直到今天都没有像计算机那么成功地在各行各业得到应用？
原因：人工神经网络缺少一个好的物理实现的器件。
行为主义：也叫进化主义、控制论学派；基本思想：一个智能主体的智能来自于他跟环境的交互，跟其他智能主
体之间的交互。行为主义：又叫进化主义、控制论学派，基于智能主体感知世界的过程以及
对环境的回应进行反应这样一个过程而建立的人工智能系统80年代，麻省理工学院的布鲁克斯反思以符号主义为代表的经典人工智能
失利的一些问题，提出一个颠覆性的想法：从开始就假设世界是动态的，目标是制造能够处理变化多端的日常事务的移动式机器人。
现场化、实体化、智能化、涌现性
（三）学习与机器学习机器学习的经典定义：利用经验改善系统自身的性能。Hi
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组的深度学习方法2013年，《麻省理工学院技术评论》把深度学习（DeepLear
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g）列为第一大技术突破。1选择适合问题的网络结构2用大量数据训练网络3对权重初始化4优化网络
（四）人工智能在围棋方面的应用AlphaGo通过视觉感知获得“棋感”将围棋盘面视为图像，从16万局人类对弈中进行深度学习，获得根据局面迅速判断的“棋感”。
AlphaZero从零开始学习，掌握了很多人类从来没有掌握过的招数。
三、未来三十年的人工智能（一）强人工智能人工智能什么时候能超过人？强人工智能：能够适应环境、应对未知挑r