人工智能的认识论问题
对人工智能的看法和感想
人工智能：未来已来，我们如何面对？随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经从科幻小说中的概念走进了我们的日常生活。
从智能手机、语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用已经无处不在。
它为我们带来了便利，也带来了许多深入的思考。
本文将探讨人工智能的发展现状、未来展望以及我们应如何面对这一变革。
一、人工智能的发展现状近年来，人工智能的发展速度令人惊叹。
在机器学习、深度学习等技术的推动下，AI在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。
例如，语音助手可以准确地识别我们的语音，智能相机能够自动优化拍摄参数，而聊天机器人则可以模拟人类对话进行基本的交流。
同时，人工智能也在各个行业中得到了广泛应用。
金融、医疗、教育、交通等领域都在积极探索AI技术的应用，以提高效率、优化服务。
例如，AI算法可以帮助银行识别欺诈行为、协助医生进行疾病诊断、个性化教育服务以及实现智能交通管理。
然而，人工智能的发展也带来了一些挑战和问题。
例如，数据隐私、安全和伦理问题逐渐凸显出来。
随着越来越多的数据被收集和利用，如何在保证AI精度和效果的同时，确保数据安全和隐私保护成为了一个紧迫的问题。
同时，机器决策的透明度、可解释性以及如何保障公平性和包容性也成为了AI发展中的重要议题。
二、人工智能的未来展望尽管人工智能的发展还面临诸多挑战，但其潜力是巨大的。
随着技术的不断进步，AI将在更多领域发挥重要作用。
例如，在医疗领域，AI可以帮助医生进行更精准的诊断和治疗；在环保领域，AI可以帮助监测和保护野生动植物；在太空探索领域，AI可以帮助人类更好地探索宇宙。
同时，人工智能的发展也将带来许多变革性的影响。
例如，自动化和智能化将在许多行业中取代传统的工作岗位，从而引发就业结构的深刻变化。
此外，随着AI与物联网、区块链等技术的融合，智能家居、智能城市等概念将成为现实，人们的生活将更加便捷和高效。
然而，这些变革也将带来一系列问题和挑战。
例如，随着自动化和智能化程度的提高，人类将面临失去工作或被边缘化的风险。
我对人工智能的看法 精选作文2篇
我对人工智能的看法精选作文2篇作文一：《人工智能的挑战与机遇》近年来，人工智能技术以惊人的速度发展，给我们的生活带来了诸多影响。
人工智能的出现既带来了便利，又引发了许多讨论和担忧。
首先，人工智能为我们的生活带来了巨大的便利。
它应用于医疗、交通、金融等领域，提高了效率，为人们创造了更加舒适的生活环境。
例如，医疗领域的人工智能可以辅助医生准确诊断疾病，提供更有效的治疗方案；智能交通系统可以优化交通流量，减少交通事故发生的可能性。
这些都是人工智能所带来的积极影响。
然而，人工智能的发展也带来了一定的挑战和问题。
首先是对人类就业的影响，随着自动化技术的不断普及，一些传统劳动岗位可能会被替代，导致大量失业问题。
其次是信息安全和隐私保护的问题，人工智能需要海量的数据支持才能准确工作，但这也使得个人隐私面临更大的泄露风险。
因此，我们在发展人工智能的过程中，需要充分认识到其中的挑战，并加以解决。
首先是加强对人工智能的监管和规范，制定相关法律法规保护个人隐私和信息安全；其次是加强教育，提高人们的科技素养和适应新技术的能力，以便更好地适应人工智能时代的到来。
总之，人工智能的发展既需要充分发挥其带来的便利与机遇，又要警惕其中可能存在的风险和挑战，只有这样，人工智能才能真正造福人类。
作文二：《我眼中的人工智能》人工智能，是一种前沿的科技，也是我心中的神奇存在。
它像是一个机器的大脑，可以学习和思考，甚至做出超乎想象的决策，这让我深感震撼和好奇。
首先，人工智能给我带来了许多便利。
在日常生活中，智能语音助手帮我解决了很多琐碎的问题，比如提醒我该做的事情、回答我的问题、播放我喜欢的音乐。
在学习上，智能教育软件可以根据我的学习情况进行个性化辅导，帮助我更好地掌握知识。
这些都让我的生活变得更加方便和丰富。
然而，我也意识到人工智能可能带来的一些问题。
特别是对就业的影响，随着自动化技术的发展，一些传统行业的就业岗位可能会受到冲击。
此外，人工智能的发展也面临着道德与伦理等诸多挑战，比如如何保护个人隐私，如何确保人工智能系统的公平性等等。
辩论赛辩词：人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利 反方辩词,一辩、二辩、三辩、四辩发言稿
辩论赛辩词：人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利反方辩词，一辩、二辩、三辩、四辩发言稿一辩发言稿：尊敬的评委、各位辩手：我们反方认为，人工智能对人类发展弊多于利。
首先，人工智能的发展会导致人类就业岗位的减少，这将给社会带来严重的负面影响。
据统计，到2025年，机器将取代15%的全球就业岗位。
这将导致大量的工人失业，增加社会负担和不稳定因素。
其次，人工智能技术的发展会带来严重的道德和伦理问题。
例如，人工智能在医疗领域的应用，虽然可以提高医疗效率和精度，但也可能导致医疗机器人取代医生的情况出现，这将严重影响医疗行业的人性化和人情味。
最后，人工智能的发展将导致人类失去对自身命运的掌控。
人工智能的发展速度非常快，而人类的智慧和判断力却无法跟上这种速度。
这将导致人类失去对自身命运的掌控，而成为人工智能的奴隶。
综上所述，我们反方认为，人工智能对人类发展弊多于利。
谢谢。
二辩发言稿：尊敬的评委、各位辩手：我们反方认为，人工智能对人类发展弊多于利。
首先，人工智能的发展将导致人类失去对自然环境的控制。
人工智能技术的应用需要大量的能源和资源，因此其发展将加剧对环境的压迫。
例如，大量的电子垃圾和高能消耗将使得人类生存环境变得更加恶劣。
其次，人工智能的发展会导致人类社会的分化。
人工智能技术的应用需要大量的资金和技术支持，这将使得那些拥有这些资金和技术的人或组织更加强大，而那些没有这些条件的人或组织则会被边缘化和排斥。
最后，人工智能技术的发展将导致人类文化的消失。
人工智能的应用需要大量的数据和算法，这将导致人类文化的消失和同质化。
人类文化的多样性和独特性将被人工智能技术的同质化和标准化所取代。
综上所述，我们反方认为，人工智能对人类发展弊多于利。
谢谢。
三辩发言稿：尊敬的评委、各位辩手：我们反方认为，人工智能对人类发展弊多于利。
首先，人工智能的发展将导致人类关系的疏离和失衡。
人工智能的应用需要大量的数据和算法，这将使得人类关系变得更加冷漠和机械化。
对于人工智能的理解和看法
对于人工智能的理解和看法什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类智能的思维和行为，使机器能够像人类一样去观察、学习、理解和决策的技术和应用。
人工智能的出现解决了许多传统计算机无法处理的问题，并在各个领域发挥了重要的作用。
人工智能通常包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术和方法。
人工智能的发展历程1. 人工智能的起源人工智能的起源可以追溯到上世纪五六十年代。
当时，学者们开始意识到计算机可以模拟人脑的某些智能行为。
随后，他们提出了“逻辑推理”、“问题解决”等人工智能的核心概念，并试图通过编写计算机程序来实现这些功能。
然而，受限于当时计算机性能的限制和对人脑工作原理认识的不足，人工智能的发展出现了停滞。
2. AI的冬天经过了一段时间的探索与尝试，人工智能领域进入了一个低迷期，被称为“AI的冬天”。
此时，人们逐渐认识到了实现人类智能的难度，以及当时技术的局限性。
许多曾经寄予厚望的人工智能项目被迫停止，资金和研究人员的支持也大幅减少。
3. 深度学习的兴起2006年，深度学习技术的兴起重新点燃了人工智能领域的希望。
深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现了更加有效的机器学习和模式识别。
随着大规模数据和强大计算力的支持，深度学习在语音识别、图像识别等领域取得了巨大的突破，引领了现代人工智能的发展。
人工智能的现状目前，人工智能已经在多个领域取得了非常显著的进展，对社会和经济的影响日益明显。
1. 机器学习在各行各业的应用机器学习是人工智能的重要分支，它通过从数据中自动学习并改进，使机器能够预测和决策。
机器学习已经广泛应用于金融、医疗、物流等领域。
例如，金融领域的风控系统可以利用机器学习算法分析大量客户数据，辅助决策风险管理策略。
2. 自然语言处理和智能助理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
人工智能论述题
1.论述题：根据你对人工智能的学习和了解谈谈人工智能都有哪些主要研究领域你认为在哪些领域还可以进一步应用人工智能如何运用？答：人工智能主要研究领域：博弈,自动定理证明,专家系统,模式识别，机器学习，计算智能，自然语言处理，分布式人工智能，机器人。
在专家系统领域可以进一步应用人工智能,因为在专家系统开发中，只是获取是后续工作的基础，在知识获取的过程中可以采用自动知识获取的方法,在此获取知识的过程中充分利用人工智能学科中相关知识以最高的效率来获取，要得到的内容.以及在专家系统知识获取的4个任务中（知识抽取、知识转换、知识输入、知识检测）也可以进一步应用人工智能.引入新兴的软件开发思想，如面向对象理论、智能Agent、构件化编程思想等，使得专家系统的开发更加容易，代码的重用性进一步提高。
2.从微观宏观的角度认识人工智能：微观上，考虑的是智能产生的根源或机理.人的智能产生于大脑中不同部位的神经元分工、协作，产生或传递各种信号，并产生相应的输出结果，支配人的具体行为。
/宏观上，从智能产生的认知过程来理解,人脑的智能都是某种心理活动或思维过程的结果;也可以从智能的外在表现来理解，智能是人类和一些动物特有的在解决具体问题所表现出的智力或行为能力。
人工智能的基本内容即知识的获取、知识的处理以及知识的运用。
人工智能的研究途径和方法：传统划分法：(1。
符号主义学派、2。
链接主义学派、3.行为主义学派。
）现代划分法：（1。
符号智能流派2。
计算智能流派3。
群体智能流派）3。
启发性知识就是与被求解问题自身特性相关的知识，包括被求解问题的解的特性、解的分布规律和在实际当中求解此类问题的经验技巧等。
/启发式函数的设计：启发式搜索的关键就是设计启发函数，通常，启发函数用来估计搜索树中节点x与目标节点接近程度，记为h（x）.在实际设计过程中，启发函数可以是：1.一个节点到目标节点的某种距离或差异的量度。
2。
一个节点处在最佳路径的概率。
人工智能的弊端自然辩证法论文
人工智能的弊端自然辩证法论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融预测，AI 的应用无处不在，给我们的生活带来了极大的便利和效率。
然而，就像任何新兴技术一样，人工智能也并非完美无缺，它在带来诸多好处的同时，也存在着一系列的弊端。
首先，人工智能可能导致大量的失业。
随着自动化技术的不断进步，许多原本由人类完成的工作，如生产线上的重复劳动、数据输入和文件处理等，正逐渐被机器和算法所取代。
虽然新的技术也会创造新的就业机会，但这些新的工作往往需要更高的技能和知识水平，导致许多低技能劳动者难以适应市场需求，从而面临失业的风险。
长期来看，这种就业结构的调整可能会加剧社会的贫富差距，造成社会的不稳定。
其次，人工智能存在着算法偏见的问题。
AI 系统的决策是基于数据和算法的，如果这些数据存在偏差或者不完整，那么算法得出的结果就可能是不公平和有歧视性的。
例如，如果用于训练信用评估模型的数据主要来自于高收入群体，那么这个模型可能会对低收入群体产生不公平的评估结果，从而影响他们获得信贷的机会。
此外，在司法、招聘等领域，如果 AI 系统基于有偏差的数据进行决策，可能会导致无辜的人受到不公正的对待，破坏社会的公平正义。
再者，人工智能对个人隐私构成了严重威胁。
为了让 AI 系统能够更好地服务用户，大量的个人数据被收集和分析。
然而，这些数据的收集和使用往往缺乏有效的监管和规范，存在着数据泄露和滥用的风险。
一旦个人数据被泄露，可能会被用于欺诈、骚扰甚至更严重的犯罪活动，给个人带来极大的损失和困扰。
另外，人工智能的发展可能会引发道德和伦理困境。
例如，在自动驾驶汽车面临不可避免的事故时，算法应该如何做出决策，是优先保护乘客的生命还是行人的生命？这种道德抉择的难题目前还没有明确的答案。
此外，如果 AI 被用于军事目的，开发自主武器系统，那么战争的性质和后果可能会发生根本性的改变，引发严重的人道主义危机。
人工智能的伦理问题
人工智能的伦理问题人工智能发展速度很快，人工智能的伦理问题已经开始呈现。
全面认识这些伦理问题对于减少人工智能的负面影响非常重要。
本节将从工程伦理学的角度分析人工智能发展所伴随的人权问题、引起的社会伦理关系变化问题、经济伦理问题以及对人类安全造成的影响问题等。
一、人工智能的人权问题两只住在实验室里的黑猩猩曾经被美国一法院授予了人权。
这个实验室是属于纽约州立大学石溪分校。
这两只大猩猩可以在人的帮助下运用法律武器保护自己，使其免受监禁。
给它们人权的原因是它们能够表现出像人一样思考的行为。
那么人工智能是不是也可以有部分人权呢？（一）人权的概念人权（基本人权或自然权利）是指“人，因其为人而应享有的权利”。
它主要的含义是，每个人都应该受到合乎人权的对待。
人权的这种普适性和道义性，是它的两种基本特征。
人权已经成为一种理念存在于人们脑海中，它是人走向文明的重要体现。
人权是所有道德规则和伦理关系的基础，是人最基本的利益与需求，所有的人都应该无国界地享有人权。
在当今社会，维护和保障人权是一项基本道德原则。
一个国家或者地区是否保障人权，已成为评判一个集体（无论是政治上的还是经济上的）优劣的重要标准。
（二）人工智能的人权困境人工智能的人权困境在于考虑机器人是否应该享受人权，给它们人权以后会给还没有准备好的人们内心和道德上带来哪些挑战。
1.给予人工智能人权的理由生命是特别的，虽然机器是非人类生命，但是它和电视机不一样，它是一种人工生命，因此我们不能去虐待它，因为它也有自己相应的人权。
当你看见一个类人型机器人被其主人用残忍的方式肢解的话，你内心的感受是如何的呢？机器人是否该享受人权、享受何种人权、享受权利的范围，这些对人类目前的道德和内心是个艰巨的挑战。
给予机器人部分人权是人类自身怜悯之心使然。
我们如何去面对人工智能呢？一般人应该会认为，人工智能应该是一种机器、一段代码，和汽车、电视机没什么区别。
但是这是没有考虑对未来人类的影响的想法。
人工智能专业的认识和理解
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一个分支，致力于开发能够模拟、扩展人类智能的技术和系统。
人工智能的发展涵盖了多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
以下是人工智能专业的一些认识和理解：1.跨学科性质：-人工智能是一门跨学科的科学，涵盖了计算机科学、数学、统计学、工程学、认知科学等多个学科领域。
人工智能专业的学生需要具备跨学科的知识和技能。
2.机器学习和深度学习：-机器学习是人工智能的核心技术之一，它使计算机系统能够通过数据学习和改进。
深度学习是机器学习的一种特定形式，通过神经网络模拟人脑的学习过程。
3.问题解决和优化：-人工智能专业的学生培养了解决复杂问题和优化系统性能的能力。
他们需要设计和实施算法，使计算机能够自动执行特定的任务。
4.自然语言处理：-自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个重要领域，涉及计算机理解和处理人类语言的能力。
NLP在语音识别、机器翻译等方面有广泛应用。
5.计算机视觉：-计算机视觉是使计算机能够理解和解释视觉信息的领域。
人工智能专业的学生需要了解图像处理、模式识别等技术，以开发能够“看懂”图像的系统。
6.伦理和社会责任：-人工智能专业强调伦理和社会责任。
学生需要考虑和解决人工智能应用中可能涉及的伦理问题，如隐私、公平性、透明度等。
7.实际应用：-人工智能不仅是一门理论学科，也是一种实际应用的技术。
学生将学到如何将人工智能技术应用于解决实际问题，如医疗诊断、智能交通、金融分析等领域。
8.持续学习和发展：-人工智能领域发展迅猛，要求专业人士具备持续学习和不断更新知识的能力。
学生需要具备适应快速变化的技术和行业趋势的能力。
人工智能专业毕业的学生通常有机会从事各种职业，包括数据科学家、机器学习工程师、算法工程师、研究科学家等。
人工智能的应用正在逐渐渗透到各个行业，为未来的职业发展提供了广阔的前景。
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人工智能的认识论问题人工智能的认识论问题董军潘云鹤近50年来，人工智能走的是一条曲折发展的道路。
1990年代初，研究者深感人工智能理论及技术的局限性，从而从不同角度和层次进行反思。
同时，人工智能有待于人类对人脑工作机理的深入了解，需要神经生理学、神经解剖学给出更加详细的信息和证据。
人工智能交融了诸多学科，与哲学更是密不可分。
尽管事实上，新近的哲学进展基本上没给科学带来任何冲击，并且哲学的讨论对象往往是悬而未决的[1]，但科学却在继续改变着我们对自己的认识。
正如恩格斯所说[2]：“不管自然科学家采取什么样的态度，他们还是得受哲学的支配。
问题只在于：他们是愿意受某种坏的时髦的哲学的支配，还是愿意受一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理论思维的支配。
”着眼于更宽泛的视野和更远大的目标，要求从哲学角度寻求更加有效的人工智能研究方法。
坚持物质决定意识的观点，辩证地看待已有的认识和方法，融合与集成各相关学科的成就和意见，是正确的出发点。
人工智能的哲学意义人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟。
思维思维科学是研究思维的规律和方法的科学，钱学森将它划分为基础科学、技术科学和工程技术三部分，人工智能属于工程技术范畴[3 ]。
人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争，有时似使人感到迷惘而莫知所从，但从思维科学的角度来看，无非是形象思维和逻辑思维的关系问题，两者都属于思维科学的基础科学。
抽象思维的不足在于缺乏结构的综合能力。
只有形象思维才能综合出新的结构。
这也许就是创造和学习最终必须具有形象思维的原因[4]。
不同的划分观点认为，思维科学体系的基础科学包括两大类：一类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学，包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学，是理论的思维科学。
另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理结构和功能，揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等。
这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内。
其实两种观点，都不否认人工智能和哲学通过认识论相联系。
认识论认识论研究认识的源泉、发展、过程、能力、作用等一般规律问题。
换言之，认识论研究的是知识及其形式和局限性。
哲学家强调通过最大机会的观察和计算，明确什么是潜在可知的；而人工智能注重通过现有的观察和计算途径，弄清什么是可知的。
而在实际情况中，人工智能和认识论在本质上是互相交融和兼备的。
认识论对人工智能的研究方向和方法具有指导意义，但并不意味它能替代具体的研究，也不表示任何人工智能的研究都要显式地考虑到认识论。
由于对诸如世界的一般表达等问题还未真正达成一致，如果仅依赖从哲学中获得具体的丰富信息来编写计算机程序，人工智能将会处于非常无望的状态。
心智哲学和认知科学心智是指人们的记忆、思想、意识、感情、意向、愿望、思维、智能等多种心理行为[5]。
普特南（H.Putnam）根据计算机科学对软件与硬件的划分，将心智与大脑的关系理解为功能状态和物理状态。
西蒙（H.Simon）根据信息加工理论，认为人类思维本质上是信息加工过程，计算机也是信息加工系统，所以，计算机能思维而且能模拟人的思维。
人们的心灵、精神世界历来是哲学家反思的对象，这一研究领域构成了心智哲学的主题。
心智哲学在人工智能、脑科学、认知心理学、控制论、语言学等的推动下，呈现出生机勃勃的景象。
胡塞尔（E.Husserl）是第一位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家，他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一般理论。
他认为，智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动，是一种对预期事实的搜素。
与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科。
它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合，研究智能系统的工作原理。
其核心思想是称为认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。
因而，一个很自然的假设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理，把认知过程理解为信息加工过程，把一切智能系统理解为物理符号系统。
心智哲学是较认知科学高一层次的理论，但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的。
心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论假设，认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索。
认知心理学认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。
人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。
将人脑和计算机相类比，是发展认知心理学的一条主要途径。
认知心理学旨在认识人类的认知心理，将这种认识通过计算机程序语言表达出来；人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用计算机加以实现。
两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能。
然而，它们也存在一个重要的区别。
人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。
这说明人工智能是确实的、得到证实的。
而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据。
认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有很大假说性。
德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱。
他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系：第一，胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。
第二，胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成，及其所包含的复杂的形式结构。
德雷福斯指出，人的认知能力是通过实践而发展的。
这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无限的丰富性，构成了人类所有智能行为的基础。
认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面，这种想法注定不会成功。
一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上，而这一点由于会陷入无穷的递归，所以人类永远不能完全弄清。
人类智能的基础既不可能被分离出来，也不可能被清晰地理解。
他还指出，胡塞尔的意识与明斯基（M.Minsky）的框架理论十分类似。
人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题，它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的，人工智能至今仍在为之奋斗。
人工智能的物质基础早在1950年代，就出现了两种争论激烈的观点：一种认为计算机是处理思维符号的系统，另一种认为是对大脑建模的媒介；一种致力于用计算机示例世界的形式化表达，另一种则仿真神经元的交互；一种把问题解决当作智能的范型；另一种强调学习；一种使用逻辑，另一种基于统计；一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者，另一种将自己视作神经科学。
事实上，它们分别代表了符号主义学派和连接主义学派。
心理学中，定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。
符号是思维的材料，但也是物质的样式。
“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同，这无疑对人工神经网络的建模具有意义。
但很遗憾，目前人类对真实神经系统的了解非常有限，对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。
譬如，波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处，然而却缺乏必要的神经生理学基础[6]。
有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。
语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。
为此，迫切需要方法论的指导，因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。
1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。
从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。
混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。
混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机。
这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统，而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。
神经网络的基础结构更类似于脑，而不是标准计算机的结构。
它们的单元并没有真实神经元那样复杂，它们的结构与新皮层的回路相比也过于简单。
尽管神经网络具有这些局限性，但仍然显示出惊人的完成任务的能力。
人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理过程，一开始就被现代数字计算机所采用。
有趣的是，仿佛有这样一条人工智能的“定理”：一旦某种思维的功能被编成程序，人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部分了。
而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分。
人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决。
在某种程度上，它仅仅作为一种算法，但这不能掩盖神经网络是在思维是物质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物。
无论是对史前文明的探索，还是对“天”外智能的好奇，都没有理由否认物质决定意识这个基本观点。
人类智慧与人工智能对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等。
例如，原始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有的符号手段结构化，它们被赋予特有的形式，从而组合成各种表现形态的形象系统。
这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达，也明白智能是依赖于社会生活和客观现实的。
然而，道途艰辛。
把人类原始的、潜意识的思想加以分解，有如分解佛教禅宗大师为迷惑心智以达到绝对虚无所下的玄秘功夫那样，十分困难。
况且，要到达人类级的人工智能已被证明是困难的，而且进展缓慢。
辩证唯物主义不同意那种机器能够独立地思维、机器可以比人更聪明的观点，很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是社会活动的产物。
哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论。
计算机中能不断繁殖和复制自己的人工生命如病毒,最初也是由人类制造的。
计算机的世界完全是由科学家们设计创造的，是人脑的结晶。
庄子与惠子有如下的对话。
庄子与惠子游于濠梁之上，庄子曰：“倏鱼出游从容，是鱼之乐也。
”惠子曰：“子非鱼，安知鱼之乐？”庄子曰：“子非我，安知我不知鱼之乐。
”惠子曰：“我非子，固不知子矣，子固非鱼矣，子之不知鱼之乐全矣。
”庄子曰：“请循其本，子曰…汝安知鱼乐‟云者，既已知吾知之而问我，我知之濠上也。
”（庄子·秋水）人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负，智能的复杂和神秘，如同这段文字本身的内涵和后代的种种解析那样，引人入胜，令人悠然神往。
探寻人工智能的发展途径人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因。
第一，希望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道的和所想要的进行推理；第二，用户对机器的了解常常能用精神术语最好地表达。