人工智能主要分为‌符号主义、连接主义和行为主义‌三大流派，分别代表了不同的技术路线和理论基础。‌符号主义‌基于逻辑推理，‌连接主义‌模拟人脑神经网络，‌行为主义‌则强调智能来自与环境的交互。这三种学派各有优势，共同推动着AI技术的发展。

1. ‌符号主义（逻辑推理派）‌
   符号主义是最早的AI研究范式，核心思想是通过符号运算和逻辑规则实现智能。其特点是：

   • 依赖明确的规则和知识表示（如专家系统）
   • 擅长解决结构化问题（如数学证明、棋类游戏）
   • 可解释性强，但难以处理模糊信息

2. ‌连接主义（神经网络派）‌
   连接主义通过模拟生物神经元构建网络模型，典型代表是深度学习：

   • 具备强大的模式识别能力（如图像/语音识别）
   • 需要大量数据训练，属于"黑箱"模型
   • 当前主流AI应用（如ChatGPT）多基于此学派

3. ‌行为主义（进化适应派）‌
   行为主义认为智能产生于与环境的互动反馈：

   • 强调"感知-行动"循环（如机器人控制）
   • 采用强化学习等自适应机制
   • 在动态环境中表现突出（如自动驾驶）

实际AI系统往往融合多种学派方法——符号主义提供逻辑框架，连接主义处理感知任务，行为主义优化决策过程。理解这些学派的差异，有助于选择合适的技术解决特定问题。