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。符号主义主张用逻辑和符号系统模拟人类思维，连接主义通过神经网络模仿大脑结构，行为主义则强调智能体与环境的交互学习。这三种学派各有侧重，共同推动着AI技术的发展。

1. ‌符号主义学派‌
   符号主义又称逻辑主义，认为人类认知过程可分解为符号操作。该学派采用规则库和推理引擎，擅长解决确定性强的逻辑问题。早期专家系统如DENDRAL就是典型代表，通过"如果-那么"规则实现化学分析。符号主义在知识表示和自动推理领域优势明显，但面对模糊信息时表现不足。

2. ‌连接主义学派‌
   以人工神经网络为核心，模拟生物神经元连接方式。深度学习属于这一学派，通过多层网络自动提取特征，在图像识别、自然语言处理等领域取得突破。AlphaGo的卷积神经网络就是典型案例。连接主义擅长处理非结构化数据，但需要大量算力和数据支撑。

3. ‌行为主义学派‌
   源自控制论思想，强调"感知-行动"的反馈机制。波士顿动力机器人采用该理论，通过强化学习不断优化动作策略。行为主义在机器人控制、自动驾驶等需要实时交互的场景效果显著，但系统稳定性常受环境变化影响。

当前AI发展呈现多学派融合趋势，如结合符号推理与神经网络的神经符号系统。选择技术路线时需根据具体场景需求，医疗诊断可能更适合符号主义，而无人驾驶则需要行为主义与连接主义的协同应用。