符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,是基于物理符号假设和有限合理性原理的人工智能学派。

符号主义诞生于1956年,主要代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等,代表性成果为1957年纽厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序LT。

符号主义认为人工智能起源于数理逻辑,人类认知的基本元素是符号,认知过程是符号表示上的一种运算,主张用公理和逻辑体系搭建一套人工智能系统。主要观点包括:

①认知的基本是符号。

②认知的过程是符号运算。

③智能行为的充要条件是物理符号系统,人脑、电脑都是物理符号系统。

④智能的基础是知识,其核心是知识的表示和知识的推理。

⑤知识可用符号表示,也可用符号进行推理,因而可建立基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。(www.daowen.com)

数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展,到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统,其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家,它证明了38条数学定理,表明了可以应用计算机研究人的思维过程,模拟人类智能活动。

正是这些符号主义者,在1956年首先采用“人工智能”这个术语,后来又发展了启发式算法>专家系统>知识工程理论与技术,并在20世纪80年代取得很大发展。

符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的发展作出了重要贡献,尤其是专家系统的成功开发与应用,为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际起到特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后,符号主义仍然是人工智能的主流派别。

符号主义的主要优势体现在越来越多的人认识到高风险决策领域对人工智能系统有需求,因此这些系统的行为要有可验证下与可解释性,而这恰恰是符号主义AI的优势,联结主义算法的短板。

但是符号主义也存在不足,虽然符号主义AI技术可以处理部分不可观察概率模型,但这些技术并不适用于有噪输入信号,也不适用于无法精确建模的结合。在那些可以准确判断出特定条件下特定动作利弊与否的场合中,它们会更有效。此外,算法系统还要提供适当的机制来实现清晰的规则编码与规则执行。

符号主义算法会剔除不符合特定模型的备选值,并能对符合所有约束条件的所求值做出验证,符号主义AI远比联结主义AI便捷,主要原因是符号主义AI几乎或根本不包括算法训练,所以这个模型是动态的,能根据需要迅速调整。