人工智能

在我们看来，人工智能是计算机科学领域最刺激的一部分。人工智能（缩写为AI）这个名称来源于一些想让计算机拥有某些人类智能属性的尝试。

当然，这个说法非常模糊，关于如何精确定义AI曾经有过许多争论（数学家和科学家们憎恨含糊的说法）。目前主要有两个学派：强AI（Strong AI ，译者注）和弱AI（Weak AI ，译者注）。

弱智能哲学家坚信，无论计算机性能强大到什么程度，它仍然只能做到类智能。有人认为计算机有可能产生类似智能的行为，但弱智能理论坚持认为计算机仅仅只是操作数据，并对产生的“智能”行为毫无意识。强智能哲学家则坚信计算机有朝一日会拥有像人一样的智力。

当然，讨论的核心是：什么是智能？一般情况下，我们宣称人类是智能的标准，不过，在最基础的水平上，人类智能是否仅仅是一系列愚蠢的化学反应呢？强智能和弱智能都有很多拥护者，他们中的大多数人对此非常沉迷。

伴随着强智能和弱智能的哲学辩论，人工智能还有另外一个主要的分歧：古典主义和连接主义。

在象棋程序、气象预测和语言处理中发现了人工智能的古典主义。古典主义也被称为top-down（自顶向下分析法，译者注），从这种理论的立场来看，人的智力里来自于计算本能。也就是说，我们通过大脑内置的电路操作数据，每个时间片操作一片数据（连续的）。因此，许多古典方法认为人工智能应该由类似极大极小树，预编程数据库和预编代码组成。专家系统是古典人工智能的别称。

相对来讲，连接主义在人工智能领域是个新生观点。连接主义者认为古典主义程序与人类智能毫无相似之处。人类智能可以学习，扩展和变化，但很多专家系统是刚性的，并且缺乏学习能力。而连接主义在这方面做得更好，这就是为什么很多赫赫有名的系统比如神经网络和并行处理都在这个阵营的原因。在连接主义看来，它的网络节点就好像人类大脑中的神经元一样，因此这种理论看起来好像更加接近人类智能。

然而，连接主义同样有许多缺点。它有很多错误，运行速度很慢，而且流行的连接主义产物在试图达到更高级别的人工智能时遭遇了失败，例如语言和一些更高级的逻辑，而对人类来说做到这一点只是小意思。人类的智慧并非是从底层开始建构的，而连接主义者的系统却常常如此。因此，古典主义更适合那些高层次的AI。而对连接主义来说，它在例如发动机技术，面部和一些图像的识别方面做得更加成功。

最终，辩论双方的观点都成立。然而，无论观点如何，AI最重要的目标是帮助我们人类智能机制的奥秘。