人工智能的三大基本学派是‌符号主义、连接主义和行为主义‌。这三大流派分别从逻辑推理、神经网络模拟和生物行为机制的角度探索智能本质，构成了AI发展的核心理论基础。

1. ‌符号主义‌
   核心观点认为智能源于对符号的逻辑运算，通过规则和知识库实现推理。其典型应用是专家系统，早期在国际象棋程序等领域取得突破，但面对模糊信息时表现受限。

2. ‌连接主义‌
   受大脑神经元启发，主张用网络节点模拟智能。深度学习即该学派的代表成果，在图像识别、自然语言处理中展现出强大数据驱动能力，但需要海量训练样本支撑。

3. ‌行为主义‌
   强调智能产生于与环境的交互反馈，波士顿动力机器人就是通过强化学习不断优化动作。这类方法在动态适应场景中优势显著，但决策过程往往缺乏可解释性。

当前AI发展呈现多学派融合趋势：符号系统提升可解释性、神经网络处理复杂模式、行为算法优化实时响应。理解这些基础理论有助于把握不同AI技术的适用场景与进化方向。