让机器实现人的智能，一直是人工智能学者不断追求的目标，不同学科背景或应用领域的学者，从不同角度，用不同的方法，沿着不同的途径对智能进行了探索。其中，符号主义、连接主义和行为主义是人工智能发展历史上的三大技术流派。
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符号主义又称为逻辑主义，在人工智能早期一直占据主导地位。该学派认为人工智能源于数学逻辑，其实质是模拟人的抽象逻辑思维，用符号描述人类的认知过程。早期的研究思路是通过基本的推断步骤寻求完全解，出现了逻辑理论家和几何定理证明器等。上世纪70年代出现了大量的专家系统，结合了领域知识和逻辑推断，使得人工智能进入了工程应用。PC机的出现以及专家系统高昂的成本，使符号学派在人工智能领域的主导地位逐渐被连接主义取代。
连接主义又称为仿生学派，当前占据主导地位。该学派认为人工智能源于仿生学，应以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。连接主义最早可追溯到年麦卡洛克和皮茨创立的脑模型，由于受理论模型、生物原型和技术条件的限制，在20世纪70年代陷入低潮。直到年霍普菲尔特提出的Hopfield神经网络模型和年鲁梅尔哈特等人提出的反向传播算法，使得神经网络的理论研究取得了突破。年，连接主义的领*者Hinton提出了深度学习算法，使神经网络的能力大大提高。年，使用深度学习技术的AlexNet模型在ImageNet竞赛中获得冠*。
行为主义又称为进化主义，近年来随着AlphaGo取得的突破而受到广泛