​​人工智能发展至今形成四大主流流派：符号主义依赖逻辑规则和知识库实现推理决策，但易受环境变化制约；联结主义模拟人脑神经网络实现模式识别，却面临解释性难题；行为主义以环境交互为核心形成动态适应，但在复杂决策场景中略显不足；进化主义借助生物进化原理优化问题求解，效率却有待提升。​​

符号主义以符号操作和逻辑推理为核心，通过构建知识库与符号系统模拟人类思维，典型应用包括IBM“深蓝”击败国际象棋冠军的案例，但当前更多通过知识图谱与深度学习结合扩展应用场景。联结主义受神经科学启发，以多层神经网络及深度学习技术为代表，在图像识别、语音处理领域取得突破性进展，但深度学习的“黑箱”特性使其难以在医疗诊断等高危场景中完全取代专家判断。行为主义强调智能体对环境的实时反馈与适应性学习，支撑扫地机器人等智能设备，但处理社会协作类复杂任务时需要结合规则与记忆机制。进化主义借鉴自然选择机制，通过遗传算法解决优化难题，在航空航天结构设计领域成效显著，但计算资源消耗使其难以处理实时决策问题。

当前人工智能趋势已超越单一流派局限，自动驾驶系统融合符号推理导航规则与联结主义感知能力，强化学习结合行为主义环境适应性与概率推理实现动态优化。多流派协同已成行业共识，用户需根据具体应用场景选择针对性技术方案。