人工智能的主要流派包括符号主义、连接主义和行为主义（或行动主义）。以下是各流派的核心特点：
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符号主义（逻辑主义）
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核心观点 ：智能源于逻辑与符号操作，通过数学和逻辑规则进行推理和决策。
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代表技术 ：专家系统、Prolog、逻辑编程。 - 优势 ：规则清晰、可解释性强；
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局限 ：难以处理模糊性和不确定性，依赖人工构建知识库。
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连接主义（神经网络）
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核心观点 ：智能源于神经网络模拟，通过大量数据训练实现模式识别与学习。
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代表技术 ：深度学习（卷积网络、循环神经网络、Transformer架构如GPT）。
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优势 ：泛化能力强，适合非线性问题；
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局限 ：缺乏可解释性，依赖标注数据。
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行为主义（行动主义）
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核心观点 ：智能通过环境交互和试错进化，强调感知-动作循环。
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代表技术 ：强化学习（AlphaStar）、机器人控制。
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优势 ：适应性强，适合复杂任务；
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局限 ：难以处理抽象推理和多步骤规划。
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总结 ：当前AI研究多采用多流派融合策略，例如结合深度学习与强化学习以提升性能。符号主义、连接主义和行为主义分别从逻辑推理、神经模拟和行为交互三个维度探索智能本质。
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