​​人工智能研究主要分为三大流派：符号主义（基于逻辑推理）、连接主义（仿神经网络）和行为主义（环境交互学习）。​​ 它们分别从不同角度模拟人类智能，推动AI技术发展，并在现代应用中逐渐融合。

符号主义认为智能源于符号的逻辑运算，核心是通过规则和知识库实现推理，如专家系统。其优势在于可解释性强，但依赖人工构建知识体系，难以处理模糊问题。连接主义受生物神经网络启发，通过多层神经元的数据训练实现模式识别，如深度学习模型。它在图像、语音识别等领域表现突出，但需大量数据和算力支持。行为主义强调智能体与环境的互动学习，通过试错和奖励机制优化策略，如强化学习在机器人控制中的应用。

当前AI技术常结合多流派优势，例如AlphaGo融合连接主义的深度网络与行为主义的强化学习。未来发展方向将更注重跨流派协同，以解决复杂场景下的智能决策问题。理解这些流派有助于把握AI技术的底层逻辑与应用边界。