符號主義成果

① 符號主義有哪些

這位朋友你好，其實呢，符號主義呢只是指你的語言，口氣當中在哪個部位來進行停頓。形成呢這個意思完全被人有多重的理解。

② 我國近幾年來所取得的巨大科研成果

李國傑
一、 中國信息化與信息基礎設施建設
「以信息化帶動工業化，以工業化促進信息化」已確定為中國發展經濟的基本戰略之一。到目前為止，中國政府已確定12項重點信息化工程，稱為「金字工程」，包括辦公業務資源、宏觀政策管理、稅收、海關、財政、金融監管、社會保障等信息系統，我國的信息化工程已取得明顯成效。近幾年來中國的信息化程度明顯提高。據世界銀行發布的「2003年全球信息技術報告」統計，中國信息化綜合指標在全球被統計的83個國家中排名43位，比上一年上升21位，中國的信息基礎設施在全球排名35位。就信息基礎設施的規模而言，中國已居世界前列。2002年中國固定與行動電話用戶均超過2億戶，總用戶數達4.2億戶，居世界第一；聯網計算機達到2083萬台，上網用戶超過5910萬戶，居世界第二位。中國的信息化起點較低，但發展速度很快。五年來全國電話普及率從1997年的8.1%提高到33.7%，互聯網國際出口帶寬從1997年的18.6Mbps擴大到9.4Gbps。人民群眾從信息化建設中得到越來越多得實惠。
中國是一個發展中國家，地廣人多，按人均指標衡量，中國的信息化程度與發達國家相比仍有較大差距。中國是在工業化尚未完成的條件下實施信息化建設，所走的信息化道路不同於發達國家，我們特別重視信息化技術對傳統產業的改造與提升。為了建立全國統一的信息化指標體系，2002年成立了國家信息化測評中心，並且公布了「中國企業信息化指標體系構成方案」，包括信息採集的信息化手段覆蓋率、網路營銷應用率、財務決算速度等21個基本指標以及若干評議指標和效能指標。這些指標都是從中國實際出發制定的，是一個面向直接效益與長遠效益的信息化指標，對指導我國信息化建設有重要意義。
二、 中國信息產業現狀
近五年，包括全球信息產業不景氣的近兩年內，中國信息產業保持了銷售收入每年增長25％以上的高速度蓬勃發展。2002年電子信息產品銷售收入達1.4萬億元，居全國工業部門之首，已成為我國第一支柱產業，其產業規模居世界第三，其中彩電、程式控制交換機產量居世界第一。我國信息產業增加值占國內生產總值（GDP）的比重由1997年的2.3%提高到5.7%。目前營業額超過100億元的電子信息企業有11家，其中突破600億元的企業有兩家。在長江三角洲、珠江三角洲等地區已形成具有國際競爭力的產業聚集帶。中國正在成為全球電子信息產品的重要加工基地。
中國的通信產業從上世紀90年代中期HDJ－04型大中容量程式控制電話交換機打破國外壟斷開始，被譽為「巨大中華」的多個通信企業實現了群體性突破。局用交換機的國產比重已達到85％以上。移動通信產品製造實現了從無到有、從小到大的突破，國產移動交換機、基站和手機的國內市場佔有率分別達到50％、70％和30％。華為公司已成為在全球有重要影響的通信設備供應商，亞太地區最大的光網路設備供應商，其產品已佔領一定的海外市場。中國的計算機產業以聯想公司位代表走出了一條符合國情的漸進式創新的道路，即「貿、工、技」發展道路。目前國產微機已經占據國內年銷1000萬台以上市場的絕大部分。國產伺服器與筆記本的市場佔有率也有明顯提高。
2000年國務院頒布了「鼓勵軟體產業與集成電路產業發展的若干政策」（即18號文），有力地促進了軟體與集成電路產業的發展。近兩年軟體營業額保持每年30％以上的增長速度，2002年軟體產業收入達1100億元。國家認定的軟體產業基地有11家，全國經認定的軟體企業超過6000家。中國的軟體產品在市場上競爭力強的主要是財務、教育、殺病毒、中文處理等軟體，在稅務、鐵道、海關等許多應用領域也開發了大量應用軟體。2002年公布的「振興軟體產業行動綱領」確定我國軟體產業的發展目標為：2005年軟體市場銷售額達到2500億元，國產軟體和服務的國內市場佔有率達到60％，軟體出口額達到50億元，形成若幹家銷售額超過50億元的軟體企業，軟體專業人才達到80萬人。
近兩年國內已建成若干條0.18微米的集成電路生產線，集成電路設計企業已從兩年前的100多家增加到400多家。2002年集成電路產量已從1997年的13億塊增加到85億塊。在北京、上海、深圳、無錫、西安、成都、杭州七個城市建立了國家集成電路產業化基地，即集成電路產業的孵化器，我國集成電路的產業鏈已基本形成。美國、韓國及台灣地區的生產、封裝、測試和設計企業紛紛在中國建立獨資和合資企業，中國將逐步成為世界IC產業的設計加工中心。到2005年，我國集成電路產量將達到200億塊。預計2010年我國集成電路產量為500億塊，產值將達到2000億元，占國內市場50％，國際市場5％左右。
三、 中國信息高技術研究的主要成果
（1）863計劃在信息領域的布局
國家支持的高技術研究主要體現為1986年開始的863計劃。在第十個五年計劃期間（2001年―2005年），863計劃在信息領域投入40多億元，設立計算機軟硬體、通信、信息獲取和信息安全技術四個主題。計算機主題的主要研究方向是計算機體系結構、下一代互聯網、計算機軟體、智能化中文信息處理和多模式人機介面以及重大示範應用等。通信主題的主要研究方向是新一代信息網、光通信和個人通信技術等。信息獲取主題的主要研究方向是光學對地觀測、微波對地觀測、先進地對空觀測、衛星導航定位、對地觀測數據處理分析與空間信息應用等。信息安全主題主要研究方向是國家信息安全基礎設施關鍵技術、安全監管、信息安全示範工程和信息安全新技術等。各個主題主要從事具有前瞻性的關鍵技術研究。
除以上四個主題外，863計劃信息領域一半以上的經費投入集成電路、高性能計算機和高性能寬頻信息網等幾個重大專項。集成電路專項包括光刻機等關鍵設備研製、新型半導體材料和CPU及系統晶元（SoC）設計。軟體專項重點研製具有自主知識產權的安全可靠的操作系統、桌面辦公系統、資料庫系統以及各種中間件。高性能計算機專項主要研製面向網格的超級伺服器、網格軟體，建立示範性的國家網格系統。高性能寬頻信息網專項的目標是建立一個適應Internet TV等流媒體實時傳輸的高性能、廣域寬頻演示驗證網路，稱為3Tnet，重點攻克T比特級智能光網路、T比特級WDM光傳輸，和T比特級路由器等系統設備的關鍵技術。目前，上述主題和專項研究正在順利進行並已取得階段性成果。
（2）近幾年來通信高技術研究幾項主要成果
2.1 第三代移動通信標准TD－SCDMA
1998年6月中國電信科學技術研究院代表中國向ITU（國際電信聯盟）提出了TD-SCDMA第三代移動通信技術標准，2000年5月被ITU批准為國際標准。2001年3月該標准又被3GPP（第三代移動通信夥伴計劃）接納，真正成為全球第三代移動通信網路建設的選擇方案之一。 為配合TD-SCDMA標准技術規范的提交，電信科學技術研究院及大唐集團做了大量的系統級與鏈路級模擬工作。
TD-SCDMA標準的成功，為世界第三代移動通信的發展做出了重要貢獻，其關鍵技術智能天線、軟體無線電等，已被ITU確定為超3G需要使用的技術。同時，TD-SCDMA作為具有自主知識產權的技術方案，也將為我國移動通信產業扭轉專利技術受制於人的被動局面、實現跨越式發展提供了難得的機會。到目前為止，大唐集團等單位已就TD－SCDMA標准在二十多個國家申請了三十多項專利。與其它移動通信技術相比，TD-SCDMA具有頻譜利用率高，頻譜使用靈活、支持不對稱業務能力強、系統成本低、前瞻性強等突出優勢。預計大唐公司將於2003年底推出TD-SCDMA全套系統設備和終端產品。
2.2 高速互聯試驗網與3G系統
為了發展下一代互聯網技術，中國科技工作者已進行了卓有成效的科研攻關，其中最有影響的是863計劃支持的中國高速信息示範網（CAINONET）和國家自然科學基金會支持的中國高速互聯研究試驗網（NSFCNET）。CAINONET的主要目標是利用自行研製的光交叉連接設備、光分扦復用設備、核心路由器和網管系統，建立一個連接北京地區部分重要科研院所和著名高校（共13個試驗節點）的基於IP、DWDM的示範網。此項目總投入超過1.6億元，由大唐電信、巨龍通信、武漢郵電科學院、清華大學、北京郵電大學等40多家單位共同承擔任務。經過兩年多努力，於2001年9月底完成任務，通過驗收。CAINONET是目前全球為數不多的大型寬頻高速試驗示範網之一，主要用自己的技術研製成功全光通信網路、高速核心路由器等關鍵設備和網路管理系統，研製成功16（32）×10Gbps SDH波分復用系統。此項研究共申請了50多項專利，標志著我國已全面掌握高速信息網路的關鍵技術。另一個中國高速互聯研究試驗網NSFCNET由清華大學等單位承擔，於2000年9月開通試運行。NSFCNET傳速率為2.5－10Gbps，並實現了與國際下一代互聯網（Internet2）連接。
我國已於2000年6月成功開發了適應國內市場需求的實用化第三代移動通信（3G）現場實驗系統，包括符合國際標準的WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000三種無線入網、核心網與終端設備，此項目共申請了近百項國際國內專利。3G系統今後若干年將在中國得到推廣。近兩年基於乙太網技術的無線區域網（Wireless LAN）在我國迅速發展，已成為3G技術的主要競爭者。
2.3光電子器件
我國光電子技術具有較好基礎，中國科學院在光電子領域由五個研究所，現已形成光電子研究集團。武漢郵電科學院在光纖通信技術方面具有國際競爭力。在863等國家科研計劃支持下，我國光電子技術發展迅速，武漢、長春、廣州等城市都在建設「光谷」。
我國同步數字序列（SDH）光收發模塊已達到國際上同類產品技術指標；密集波分復用器、光環形器、光隔離器和CATV光發射/接收機已開始進入規模生產。2000年高性能量子阱GaInNAs/GaAs激光器等光電子器件研製成功，使我國進入國際上低維材料量子阱與量子點器件研究的先進行列。國產的DWDM系統已形成產業，廣東、浙江等幾個省已開始16×2.5Gb和32×2.5Gb DWDM系統的建設。我國已在北京、武漢、石家莊、深圳、長春和上海建立了6個光電子成果轉化產業基地，已批量生產10多種光通信器件，占國內市場30％，半導體激光器已進入國際市場。
（3） 近幾年來我國計算機與IC高技術研究的幾項主要成果。
3.1高性能計算機和網格研究
中國從上世紀50年代末就開始研製計算機，40多年來一直沒有間斷，高性能計算機的研製已具有國際先進水平。中國科學院計算技術研究所是我國最早研製大型通用計算機的單位，被譽為我國計算機事業的搖籃。近幾年中科院計算技術研究先後研製成功的曙光一號多處理機、曙光1000大規模並行機、曙光2000和曙光3000超級伺服器，已通過曙光公司的銷售到生物信息、石油、氣象、稅務、學校等許多行業，帶動了我國高性能計算機產業。曙光超級伺服器已累計銷售200多套，總計算能力已達每秒幾十萬億次。2001年初研製成功的每秒4000億次的曙光3000主要用於水稻基因組的測序分析，為我國科學家在世界上率先繪制水稻基因組框圖與精細圖作出了重要貢獻。2003年研製成功的曙光4000L海量信息處理系統，峰值速度超過每秒4萬億次，存儲容量超過200TB。除中科院計算所外，國家並行計算機工程中心、國防科技大學是我國研製高性能計算機的主力軍。國家並行計算機工程中心2000年研製的神威並行機分別安裝在國家氣象中心和上海國家高性能計算中心，峰值速度達每秒3840億次。國防科技大學1997年研製成功的銀河－III並行巨型機採用可擴展分布式共享存儲並行處理結構，峰值速度已達到每秒130億次浮點運算。這兩個單位科研與工程水平高，都有能力研製每秒10萬億次以上的並行機。
我國從上世紀末開始就啟動網格技術研究，863計劃支持的在北京、上海、長沙等地建立的國家高性能計算環境是網格計算的初級實驗，實現了遠程登陸與某些單一印象功能。近兩年網格計算越來越受到重視，863計劃啟動了一個網格專項，旨在建立聚合性能10萬億次左右的國家高性能計算網格示範系統，計劃在生物信息、國土資源、工業設計等部門建立幾個示範性的應用網格。中國科學院計算技術研究所開展的織女星網格研究在國內外已有一定影響。織女星網格不僅包括面向網格的超級伺服器、網格瀏覽器、幾種網格協議研究，還包括語義與知識網格研究，已率先在CACM等重要國際刊物上發表了十幾篇有關知識網格的論文，引起國際同行重視。
3.2漢字識別技術
不同於由26個字母組成的英文，用計算機輸入輸出和識別上萬個不同的漢字是在中國推廣計算機應用的難題。中文的印刷體識別（OCR）和手寫識別是編碼輸入以外的重要中文輸入技術，我國在中文OCR和漢字手寫體輸入方面已居國際領先水平。中國科學院自動化所1985年就開發成功國內首套聯機手寫識別軟體，隨後成立了專注漢字識別技術的漢王科技公司。十多年來該軟體已從1.0版升級到10.0版。目前推廣的10.0版能完全識別手寫行草體漢字和包含一萬多漢字的大字元集，使手寫輸入輕松自如，微軟、摩托羅拉等跨國達公司都採用了漢王科技的技術。印刷體漢字識別軟體在大規模錄入中差錯率低於萬分之一。
3.3智能化農業信息技術應用示範工程
在科技部領導下，從1990年開始863計劃開展了智能化農業示範工程，以5個高水平的農業專家系統開發平台為核心，在知識獲取、模型構建、知識表達、推理等關鍵技術突破的基礎上開發了156個「高產型」、「經濟型」、「優質型」實驗農業專家系統，涉及糧食、果樹、蔬菜、畜牧、水產等多個領域，先後在北京、吉林、安徽、雲南等20個示範區示範應用。據1998年－2000年兩個農業年度統計，示範面積3796萬畝，輻射推廣面積8504萬畝，增收節支達幾十億元，取得顯著的經濟效益與社會效益，特別在雲南等技術相對落後的地區效益十分明顯。在技術落後地區如何推廣高技術，我國的農業專家系統可能對第三世界國家有所借鑒。
3.4 CPU等核心技術研究
眾所周知，我國信息領域的核心技術如CPU晶元、操作系統長期控制在Intel、微軟等外國公司手裡。從本世紀初開始，我國開始向CPU等核心技術進軍，經過兩年努力已取得一些初步成果。中國科學院計算所於2002年8月研製成功我國第一款有自主知識產權的通用CPU――龍芯一號CPU晶元。此晶元與MIPS CPU兼容，具有64位浮點部件，性能達到國外90年代中後期通用CPU水平。在設計中申請了十多項專利，特別是有防惡意攻擊的硬體支持，在我國電子政務等領域有廣闊應用前景。峰值速度每秒20億次運算的龍芯2號CPU預計2004年初可研製成功。再經過幾年努力，我國在CPU設計核心技術上有望達到國際先進水平。除龍芯CPU外，中芯微系統公司、北京大學已推出了方舟系列和眾志系列32位嵌入式系統晶元（SoC），有望在網路終端計算機等方面佔領市場。
上世紀90年代中期，中國曾開發過有自主知識產權的UNIX操作系統COSIX，但在市場推廣上並不成功。近幾年來，Linux的興起為我國發展操作系統提供了難得的機遇，科技部已支持一些企業開發基於Linux的桌面辦公系統。一些企業和科研機構已開發了適合不同應用的嵌入式Linux或其他嵌入式操作系統，與Linux應用兼容的高安全性伺服器操作系統也正在開發之中。幾年後我國缺乏自主操作系統的局面將有所改觀。
四、信息科學基礎研究的某些成果
我國的基礎研究主要通過國家自然科學基金和科技部重點基礎研究計劃（973計劃）支持。從1998年開始，先後有17項信息科學基礎研究列入973計劃，包括高性能演算法，圖象、語音、自然語言理解與知識挖掘，數學機械化與自動推理平台、網路環境下海量信息組織與處理，大規模科學計算，超高密度快速光信息存儲，量子通信與量子信息、基於Agent的軟體中間件、虛擬現實等。近幾年來我國信息科學基礎研究已取得不少有重大影響的成果。
（1）軟體理論研究
中國最早從事軟體研究的學者多數是數學家，在軟體基礎理論方面有較深的造詣，取得了一批有國際影響的科研成果。
1.1可執行的時序邏輯語言與XYZ系統
容易編程的軟體往往執行效率不高，曾經風行一時的函數型語言由於效率不高在市場上未取得成功。中國科學院軟體研究所20世紀90年代初開創性地提出並實現了可執行的時序邏輯語言與XYZ系統，較好地解決了易編程和執行效率的矛盾。近年來XYZ系統在實時控制、多媒體等領域的應用以及軟體體系結構設計的可視化工具等方面有新的進展。XYZ系統是計算機編程理論的重大突破，受到國際同行的高度贊譽。
1.2 區段演算理論
實時系統的形式化是軟體理論的一大難題。1991年，中國科學院軟體研究所研究人員和C.A.R. Hoare等教授提出並發表了關於作為實時系統邏輯方法的區段演算的論文，在國際上引起較大反響。區段演算是描述和推理動態系統實時行為的一種模態邏輯，它是區間時態邏輯在連續時間條件下的一種擴展，現已成為實時系統設計、應用及數學支持工具的新模型，得到國際同行的公認，已帶動了國際上十幾個國家的科學家參與這一方面的研究.
1.3形式語義學
進程代數是研究計算機網路、遠程通信等並發現象的形式化方法，現已成為計算機科學基礎研究的一個熱點。科學院軟體所設計並實現了通用進程代數驗證工具PAM，1993年在此基礎上研製成功迄今世界上唯一能直接對消息傳送進程進行推理的工具VPAM，在十幾個國家得到應用。該所與英國Hennessy教授合作提出並獨立發展了「符號互模擬理論」推動了模態邏輯和實時進程的研究。清華大學利用拓撲學工具,引入近似互模擬與互模擬極限的概念，初步建立了並發程序的近似正確性與無限進化的理論。北京航空航天大學在並發計算模型的翻譯理論方面做出了開創性工作，提出並開發了基於語法制導的翻譯技術和證明翻譯程序正確性的方法，還提出了關於形式系統序列、序列的極限以及過程模式的理論，建立了軟體規約的修正演算技術。
（2）人工智慧研究
2.1問題求解與人工神經網路理論
清華大學在人工智慧問題求解理論中，在傳統符號主義建模方法的基礎上，提出了不同粒度的商空間求解模型和分層遞階的求解方法，在此基礎上提出了不同層次信息的合成技術；根據神經網路學習新的幾何表示，提出一種從上而下的構造性學習方法，與多粒度計算的商空間理論結合，能有效地處理大數據量、復雜問題的學習與分類。中科院半導體研究所獨辟蹊徑，創造了採用高維幾何學來描述和設計人工神經網路，在神經網路計算機理論研究、設計和轉化等各個方面都獲得了很大成功。北京系統工程研究所近幾年在計算智能（包括模糊邏輯、進化計算和神經計算）研究方面獲得了較大進展，提出了「過程神經元網路」概念，理論和應用都取得了較出色成果
2.2知識處理理論
自然語言理解是是人工智慧的主要困難之一。中國科學院數學研究所在知識工程和基於知識的軟體工程方面作了系統的、原創性的工作，設計並主持研製了知識工程語言TUILI系統和大型專家系統開發環境《天馬》, 並首次把異構型分布式人工智慧和機器辯論引進人工智慧領域；研製出基於類自然語言理解的知識自動獲取方法，在只對書本語言作很少改動的情況下由計算機自動獲取並整理含於資料中的知識，最後自動生成所需的應用軟體，從而形成了一條基於知識自動獲取的軟體快速生成新技術路線；另一個有趣的成果是研究出能把中文童話故事自動轉換成動畫片的計算機動畫全過程自動生成技術，在藝術創造領域內推進了人工智慧。總參61研究所開展了「知識發現的機理研究」，提出了「控制流/數據流圖對」方法和能夠統一表示、處理隨機不定性和模糊不定性的「雲模型」，並把這一創新的模型應用於數據挖掘和知識發現等新領域，取得了出色的效果。中國科學院計算技術研究所率先提出建立「國家知識基礎設施」，並已構建包含300多萬條知識的多領域專業知識庫，在自然語言處理、農業信息系統等方面開始應用。
（3）演算法研究
演算法和計算復雜性是計算機科學的核心。國內有一批學者為尋求NP困難問題（計算時間隨問題規模按指數函數增長的一類難解問題）的有效演算法（包括近似演算法）付出了艱苦努力。高性能演算法973項目在集成電路設計、電力調度、交通、證券和信息查詢等多個領域，提出一批既有世界先進水平又有較高實用價值的高性能演算法，其研究成果正在一些重點工程領域推廣應用。
中國科學院計算技術研究所先後投入約400人年的科研力量，歷時六年，在數字視頻廣播關鍵技術上取得了全面的突破性進展。該研究組提出的"快速魯棒的靜態Sprite生成演算法"被國際MPEG-4標准採納，2002年7月該研究組提出的"結合率失真優化理論的碼率控制演算法又被國際JVT（Joint Video Team）標准接受；在中國手語識別方面，該研究組首次研究了大詞彙表(達1000以上的漢語詞彙)的手語識別問題，正確識別率達92%-95%。在手語合成方面，利用虛擬人合成技術合成了3163個基本中國手語詞彙的手勢，在全世界首次實現正常人與聾啞人的實時交流系統。
中國科學院軟體研究所開發成功並行數學軟體庫、廣義本徵值問題並行解法包PQR等，這些軟體產品已在美國、歐洲、日本等20家大學和科研機構應用。他們還開發了大型油藏數值模擬並行解法器及並行軟體PRIS，在國產高性能計算機上研製了百萬結點精細油藏模擬等分布式並行數值軟體，具有重大經濟效益
（4）量子計算與量子通信研究
量子信息技術可實現經典信息技術無法做到的新信息功能，是當代信息科學的前沿。中國科技大學在解決量子信息技術的若干關鍵性問題上取得重要進展。該校科研人員首創概率量子克隆原理，即以某概率精確地克隆線性無關的量子態集，推導出最大克隆概率，為有效提取量子信息提供新途徑，並採用線性光學方法在實驗上研製成功量子普適克隆機。他們還首創量子避錯編碼，其原理已被美國學者在實驗上證實，為克服量子信息技術實際應用的主要障礙――消相干問題開辟了新的方法；提出新的量子信息處理器，有希望成為實用量子處理器。清華大學的學者提出了基於量子邏輯的自動機理論，證明了自動機的一些基本性質依賴於所基於的邏輯的分配律，從而揭示了基於量子邏輯的自動機理論與經典自動機理論之間的一些本質區別。
（5）信息安全理論研究
我國科技工作者完全自主地研究實現了我國的信息密碼演算法與體系，密碼學研究已進入國際前列。信息安全國家重點實驗室等單位在信息安全、密碼學研究等方面已取得一系列重大成果。代數方法是研究現代密碼系統的重要方法之一，我國學者主要利用代數方法對密碼問題進行了深刻刻畫，這些成果對認證碼、序列密碼和公鑰的設計和分析提供了重要的理論。我國在網路入侵檢測、防病毒軟

③ 赫伯特·A·西蒙的西蒙和人工智慧

20世紀50年代以後，西蒙的研究方向發生了重大轉移，逐漸轉向了認知心理學和人工智慧領域。西蒙認為，社會科學缺乏像自然科學一樣的科學性，社會科學需要借鑒自然科學嚴格和精確的研究方法，才能成為真正意義上的科學。同時，在西蒙看來，經濟學、管理學、心理學等學科所研究的課題，實際上都是「人的決策過程和問題求解過程」。要想真正理解組織內的決策過程，就必須對人及其思維過程有更深刻的了解。因此，藉助於計算機技術的發展，西蒙與同事紐厄爾等人一起開始嘗試用計算機來模擬人的行為，從而創建了認知心理學和人工智慧研究新領域。西蒙認為，人的思維過程和計算機運行過程存在著一致性，都是對符號的系列加工，因此，可以用計算機來模擬人腦的工作。他甚至大膽地預言，人腦能做的事，計算機同樣也可以完成。「初級知覺和記憶程序（EPAM）」和「通用問題求解系統（GPS）」等人工智慧軟體的問世，部分證實了西蒙的預言。
當時人工智慧的主要學派有下列三家：①符號主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學派(Psychlogism)或計算機學派(Computerism)，其原理主要為物理符號系統假設和有限理性原理。這一學派認為人工智慧源於數理邏輯。在人工智慧的其他學派出現之後，符號主義仍然是人工智慧的主流學派。這個學派的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。②聯結主義(Connectionism)，又稱為仿生學派(Bionicsism)或生理學派(Physiologism)，其原理主要為神經網路及神經網路間的連接機制與學習演算法。這一學派認為人工智慧源於仿生學，特別是人腦模型的研究。從模型到演算法，從理論分析到工程實現，為神經網路計算機走向市場打下了堅實的基礎。③行為主義(Actionism)，又稱進化主義(Evolutionism)或控制論學派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動作型控制系統。他們對人工智慧發展歷史具有不同的看法，這一學派認為人工智慧源於控制論。
西蒙在人工智慧中做出的最基本貢獻，是他提出了「物理符號系統假說」PSSH(Physical Symbol System Hypothesis)。在這一意義上，他是符號主義學派的創始人和代表人物之一。他的基本觀點是：知識的基本元素是符號，智能的基礎依賴於知識，研究方法則是用計算機軟體和心理學方法進行宏觀上的人腦功能的模擬。符號主義的主要依據是兩個基本原理：①物理符號系統假設原理。②由西蒙提出的有限合理性原理。這一學說鼓勵著人們對人工智慧進行全面的探索。西蒙認為，任何一個物理符號系統如果是有智能的，則肯定能執行對符號的輸入、輸出、存儲、復制、條件轉移和建立符號結構這樣六種操作。反之，能執行這六種操作的任何系統，也就一定能夠表現出智能。根據這個假設，我們可以推出以下結論：人是具有智能的，因此人是一個物理符號系統；計算機是一個物理符號系統，因此它必具有智能；計算機能模擬人，或者說能模擬人的大腦功能。
1956年，西蒙、紐厄爾和另一位著名學者約翰·肖(John Cliff Shaw)一起，成功開發了世界上最早的啟發式程序「邏輯理論家」LT(1ogic Theorist) ,從而使機器邁出了邏輯推理的第一步。在卡內基-梅隆大學的計算機實驗室，西蒙和紐厄爾從分析人類解答數學題的技巧入手，讓一些人對各種數學題作周密的思考，要求他們不僅寫出求解的答案，而且要說出自己推理的方法和步驟。通過對實例的大量觀察，西蒙和紐厄爾廣泛收集了人類求解一般性問題的各種方案。他們發現，人們求解數學題時，通常採用試湊的辦法。試湊時並不一定列出所有的可能性，而是用邏輯推理來迅速縮小搜索的范圍。人類證明數學定理也有類似的思維規律，通過把一個復雜問題分解成幾個簡單的子問題，以及利用已知常量代入未知變數等方法，用已知的公理、定理或解題規則進行試探性推理，直到所有的子問題最終都變成已知的，然後根據記憶中的公理和已被證明的定理，運用代入法、替換法來解決子問題，最終解決整個問題。人類求證數學定理同樣也是一種啟發式搜索，與電腦下棋的原理有異曲同工之妙。在這一基礎上，他們利用「邏輯理論家」程序向數學定理發起挑戰，建立了機器證明數學定理的啟發式搜索法，並用計算機證明了羅素、懷特海的數學名著《數學原理》一書第二章52個定理中的38個定理（1963年，經過改進的「邏輯理論家」程序在一部更大的電腦上，最終完成了第二章全部52條數學定理的證明）。
基於這一成功，西蒙和紐厄爾把「邏輯理論家」程序擴充到了人類求解一般問題的過程，設想用機器模擬具有普遍意義的人類思維活動。「邏輯理論家」受到了人們的高度評價，認為它是用計算機探討人類智力活動的第一個真正意義上的成果，也是圖靈關於機器可以具有智能這一論斷的第一個實際的證明。在開發「邏輯理論家」程序的過程中，西蒙首次提出並成功應用了「鏈表」（list）作為基本的數據結構，並設計與實現了表處理語言IPL (Information Processing Language)。在人工智慧的歷史上，IPL是所有表處理語言的始祖，也是最早使用遞歸子程序的語言。其基本元素是符號，並首次引進表處理方法。IPL最基本的數據結構是表結構，可用以代替存儲地址或有規則的數組，這有助於將程序員從繁瑣的細節中釋放出來而在更高的水平上思考問題。IPL的另一特點是引進了生成器，每次產生一個值，然後掛起，等待被調用，在調用時從被掛起的地方開始。早期的很多人工智慧程序都是用表處理語言編制而成的。表處理語言本身也因此經歷了一個發展與完善的過程，其最後一個版本IPLⅤ可以處理樹形結構的表。
1956年夏天，數十名來自數學、心理學、神經學、計算機科學與電氣工程等各領域的學者聚集在位於美國新罕布希爾州漢諾威市的達特茅斯學院，討論如何用計算機模擬人的行為，並根據麥卡錫(J．McCarthy，1971年圖靈獎獲得者)的建議，正式把這一學科領域命名為「人工智慧」(Artificial Intelligence)。會議的召開標志著人工智慧這一學科正式誕生。赫伯特·西蒙指出，人工智慧的研究是學會怎樣編制計算機程序來完成人類機智的行為。西蒙帶到會議上去的「邏輯理論家」是當時惟一可以工作的人工智慧軟體，引起了與會代表的極大興趣與關注。因此，西蒙、紐厄爾，以及達特茅斯會議的發起人麥卡錫和明斯基(M．L．Minsky，1969年圖靈獎獲得者)，被公認為是人工智慧的奠基人。他們四人於1960年組成了第一個人工智慧研究小組，有力地推動了人工智慧的發展。
1960年，西蒙夫婦做了一個有趣的心理學實驗，這個實驗表明人類解決問題的過程是一個搜索的過程，其效率取決於啟發式函數(heuristic function)。在這個實驗的基礎上，西蒙、紐厄爾和肖又一次成功地合作開發了能解答11種類型不同問題的「通用問題求解系統」GPS(General Problem Solver)。這一求解系統的基本原理，是找出目標要求與當前態勢之間的差異，選擇有利於消除差異的操作，以逐步縮小差異並最終達到目標。西蒙曾多次強調指出，科學發現只是一種特殊類型的問題求解，因此也可以用計算機程序來實現。1976～1983年間，西蒙和蘭利(Pat W．Langley)、布拉茨霍夫(Gary L.Bradshaw)合作，設計了有六個版本的BACON系統發現程序，重新發現了一系列著名的物理、化學定律，證明了西蒙的上述論點。從而開拓出人工智慧中「問題求解」的一大領域。
西蒙轉向計算機技術後，就一直研究計算機下棋問題。1966年，西蒙、紐厄爾和貝洛爾(Baylor)合作，開發了最早的下棋程序MATER。1997年，IBM的「深藍」(Deep Blue)計算機打敗了白俄羅斯的國際特級大師卡斯帕羅夫以後，81歲的西蒙還和俄亥俄州立大學的人工智慧專家T．Munakata一起，在《ACM通信》雜志的8月號上發表了《人工智慧給我們的教訓》(AI Lessons)一文，對此事進行了評論，指出一個運行於計算機上的國際象棋程序擁有2600分等級分，相當於白俄羅斯國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的級別水平。
西蒙在人工智慧方面的另一大貢獻，是發展與完善了語義網路的概念和方法，把它作為知識表示(knowledge representation)的一種通用手段，並取得了很大成功。在知識表示方法中，語義網路(semantic network)是—種重要而有效的方法。這種表示法是奎林(M．R．Quillian)在20世紀60年代後期提出來的，作為人類聯想記憶的一個顯示心理學模型。奎林在開發TLC系統(Teachable Language Comprehender)中用它來描述英語的詞義，模擬人類的聯想記憶。但用語義網路作為一般的知識表示方法，則是西蒙在1970年研究自然語言理解的過程中把它的各種概念基本明確下來的。20世紀70年代中期，西蒙和CAD專家依斯特曼(C．M．Eastman) 合作，研究住宅的自動空間綜合，不僅開了「智能大廈」(intelligent building)的先河，還成為智能CAD即ICAD研究的開端。
起源於20世紀60年代末70年代初，當前受到極大重視的決策支持系統DSS(Decision Support System)，其概念的核心是關於決策模式的理論，而這個理論也是由西蒙奠定基礎的。在不確定條件下的決策模型除了貝葉斯模型外，另一個比較重要的理論模型是採用Von Neumann-Morgenstern效用函數的期望值最大模型。西蒙在《人的模型》一書中形成了電子計算機能模擬人的思維的思想，開始了人工智慧的系列研究。針對效用函數的期望值最大模型，西蒙提出了有限合理性模型。有限合理性模型的基本思想是：首先，所有的決策者涉及到的是一個有限的范圍；其次，我們不能對將來給出一個概率值，但最好有一個關於將來事件的大致概念；第三，如果後者不以前者為轉移的話，我們在一個領域中的願望可能與在另一個領域中的願望完全不同；最後，我們更注重搜集信息而不是分析需求，在收集信息後，最通常的抉擇是基於直覺。基於西蒙關於決策模式的理論，凱恩(P. G. Keen)提出了一種設計方法，稱為「自適應法」(self-adaptive method)，把決策支持系統當成一種自適應系統，由DSS應用系統、DSS生成系統和DSS工具三個技術層次組成，由決策者運行，且能適應時間的變化。西蒙曾稱贊這樣的系統「能適應三個時間范圍內的各種變化，即在短期運行中，系統能在一個相對狹窄的范圍內尋求答案；在中期運行中，系統能通過修改其功能和活動而學會適應；在長期運行中，系統能發展到適應差別極大的行為風格和功能」。這些研究，使計算機技術與管理決策緊密連接起來。

④ 符號主義的典型特徵是

符號主義屬於現代人工智慧范疇，基於邏輯推理的智能模擬方法模擬人的智能行為。

中文名
符號主義
外文名
Symbolism
別名
邏輯主義
代表人物
紐威爾
符號主義（Symbolism）是一種基於邏輯推理的智能模擬方法，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學派(Psychlogism)或計算機學派(Computerism)，其原理主要為物理符號系統（即符號操作系統）假設和有限合理性原理，長期以來，一直在人工智慧中處於主導地位，其代表人物是紐威爾、肖、西蒙和尼爾森。
早期的人工智慧研究者絕大多數屬於此類。符號主義的實現基礎是紐威爾和西蒙提出的物理符號系統假設。該學派認為：人類認知和思維的基本單元是符號，而認知過程就是在符號表示上的一種運算。它認為人是一個物理符號系統,計算機也是一個物理符號系統,因此,我們就能夠用計算機來模擬人的智能行為,即用計算機的符號操作來模擬人的認知過程。這種方法的實質就是模擬人的左腦抽象邏輯思維，通過研究人類認知系統的功能機理，用某種符號來描述人類的認知過程，並把這種符號輸入到能處理符號的計算機中，就可以模擬人類的認知過程，從而實現人工智慧。可以把符號主義的思想簡單的歸結為「認知即計算」。
從符號主義的觀點來看，知識是信息的一種形式,是構成智能的基礎，知識表示、知識推理、知識運用是人工智慧的核心，知識可用符號表示,認知就是符號的處理過程，推理就是採用啟發式知識及啟發式搜索對問題求解的過程，而推理過程又可以用某種形式化的語言來描述，因而有可能建立起基於知識的人類智能和機器智能的同一理論體系.
符號主義學派認為人工智慧源於數學邏輯. 數學邏輯從19 世紀末起就獲得迅速發展,到20 世紀30 年代開始用於描述智能行為. 計算機出現後,又在計算機上實現了邏輯演繹系統。
符號主義的代表成果是1957年紐威爾和西蒙等人研製的成為「邏輯理論家」的數學定理證明程序LT。LT的成功，說明了可以用計算機來研究人的思維過程，，模擬人的智能活動。以後，符號主義走過了一條啟發式演算法——專家系統——知識工程的發展道路，尤其是專家系統的成功開發與應用，使人工智慧研究取得了突破性的進展。
符號主義學派認為人工智慧的研究方法應為功能模擬方法. 通過分析人類認知系統所具備的功能和機能,然後用計算機模擬這些功能,實現人工智慧。
符號主義主張用邏輯方法來建立人工智慧的統一理論體系，但卻遇到了「常識」問題的障礙，以及不確知事物的知識表示和問題求解等難題，因此，受到其他學派的批評與否定。

⑤ 人工智慧有哪幾個主要學派

目前人工智慧的主要學派有下面三家：
(1)符號主義(symbolicism)，又稱為邏輯主義(logicism)、心理學派(psychologism)或計算機學派(computerism)，其原理主要為物理符號系統(即符號操作系統)假設和有限合理性原理。
(2)連接主義(connectionism)，又稱為仿生學派(bionicsism)或生理學派(physiologism)，其主要原理為神經網路及神經網路間的連接機制與學習演算法。
(3)行為主義(actionism)，又稱為進化主義(evolutionism)或控制論學派(cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動作型控制系統。
他們對人工智慧發展歷史具有不同的看法。
1、符號主義認為人工智慧源於數理邏輯。數理邏輯從19世紀末起得以迅速發展，到20世紀30年代開始用於描述智能行為。計算機出現後，又再計算機上實現了邏輯演繹系統。其有代表性的成果為啟發式程序LT邏輯理論家，證明了38條數學定理，表了可以應用計算機研究人的思維多成，模擬人類智能活動。正是這些符號主義者，早在1956年首先採用「人工智慧」這個術語。後來又發展了啟發式演算法->專家系統->知識工程理論與技術，並在20世紀80年代取得很大發展。符號主義曾長期一枝獨秀，為人工智慧的發展作出重要貢獻，尤其是專家系統的成功開發與應用，為人工智慧走向工程應用和實現理論聯系實際具有特別重要的意義。在人工智慧的其他學派出現之後，符號主義仍然是人工智慧的主流派別。這個學派的代表任務有紐厄爾(Newell)、西蒙(Simon)和尼爾遜(Nilsson)等。
2、連接主義認為人工智慧源於仿生學，特別是對人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學家麥卡洛克(McCulloch)和數理邏輯學家皮茨(Pitts)創立的腦模型，即MP模型，開創了用電子裝置模仿人腦結構和功能的新途徑。它從神經元開始進而研究神經網路模型和腦模型，開辟了人工智慧的又一發展道路。20世紀60~70年代，連接主義，尤其是對以感知機(perceptron)為代表的腦模型的研究出現過熱潮，由於受到當時的理論模型、生物原型和技術條件的限制，腦模型研究在20世紀70年代後期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年發表兩篇重要論文，提出用硬體模擬神經網路以後，連接主義才又重新抬頭。1986年，魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網路中的反向傳播演算法(BP)演算法。此後，連接主義勢頭大振，從模型到演算法，從理論分析到工程實現，偉神經網路計算機走向市場打下基礎。現在，對人工神經網路(ANN)的研究熱情仍然較高，但研究成果沒有像預想的那樣好。
3、行為主義認為人工智慧源於控制論。控制論思想早在20世紀40~50年代就成為時代思潮的重要部分，影響了早期的人工智慧工作者。維納(Wiener)和麥克洛克(McCulloch)等人提出的控制論和自組織系統以及錢學森等人提出的工程式控制制論和生物控制論，影響了許多領域。控制論把神經系統的工作原理與信息理論、控制理論、邏輯以及計算機聯系起來。早期的研究工作重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自尋優、自適應、自鎮定、自組織和自學習等控制論系統的研究，並進行「控制論動物」的研製。到20世紀60~70年代，上述這些控制論系統的研究取得一定進展，播下智能控制和智能機器人的種子，並在20世紀80年代誕生了智能控制和智能機器人系統。行為主義是20世紀末才以人工智慧新學派的面孔出現的，引起許多人的興趣。這一學派的代表作者首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機器人，它被看作是新一代的「控制論動物」，是一個基於感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統

⑥ 連接主義，符號主義和行為主義是什麼鬼

這是多少年前的歷史了？前面基於規則和基於概率的爭論都已成歷史了，符號主義和連接主義還是基於規則時期的爭論。

⑦ 請問大家兩個問題，一是符號主義三種方法（狀態空間法，為此邏輯法，狀態規約法）的異同。

神經網路分析法是從神經心理學和認知科學研究成果出發，應用數學方法發展起來的一種具有高度並行計算能力、自學能力和容錯能力的處理方法。 神經網路技術在模式識別與分類、識別濾波、自動控制、預測等方面已展示了其非凡的優越性。神經網路是從神經心理學和認識科學研究成果出發，應用數學方法發展起來的一種並行分布模式處理系統，具有高度並行計算能力、自學能力和容錯能力。神經網路的結構由一個輸入層、若干個中間隱含層和一個輸出層組成。神經網路分析法通過不斷學習，能夠從未知模式的大量的復雜數據中發現其規律。神經網路方法克服了傳統分析過程的復雜性及選擇適當模型函數形式的困難，它是一種自然的非線性建模過程，毋需分清存在何種非線性關系，給建模與分析帶來極大的方便。

⑧ 認知心理學中的符號主義和聯結主義

<a href='http://ishare.iask.sina.com.cn/f/5053454.html' target='_blank'>認知心理學.[美].貝斯特</a>
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⑨ 符號主義的主要成就是什麼系統

符號主義屬於現代人工智慧范疇，基於邏輯推理的智能模擬方法模擬人的智能行為。

⑩ 計算機搜索體現什麼主義

其實，長期以來，符號主義在人工智慧領域一直一枝獨秀，並且，人工智慧這個術語就是這些符號主義者首次提出的。代表成果就是1957年的數學定理證明程序LT（證明了38條數學定理），以及啟發式演算法->專家系統->知識工程理論與技術。

符號主義認為，人類的認知過程，就是各種符號進行運算的過程。所以計算機也應該是基於各種符號進行運算的。所以，認知即計算。知識表示、知識推理、知識運用是人工智慧的核心。知識可以用符號表示，認知就是符號處理過程，推理就是採用啟發式知識及啟發式搜索對問題求解的過程。

（符號主義的一個代表就是機器定理證明）目前機器定理證明的理論根基是希爾伯特定理：多元多項式環中的理想都是有限生成的。我們首先將一個幾何命題的條件轉換成代數多項式，同時把結論也轉換成多項式，然後證明條件多項式生成的理想包含結論對應的多項式，即將定理證明轉換為理想成員判定問題。

舉個不嚴謹的例子，如何證明

四色定理（世界近代三大數學難題之一）：任何一張地圖只用四種顏色就能使具有共同邊界的國家著上不同的顏色

人類藉助符號主義證明了這個定理：數學家將平面圖的構型分成1936種，然後用計算機逐一驗證。

這難道不是蠻力驗證？

所以，人們對符號主義的批判表現為4點：

1.公理化方法具有本質的局限性。用人話說就是總存在真理游離在有限公理體系之外（哥德爾證明）。例子：有理數有無窮多個，實數有無窮多個；有理數嚴格少於實數；那麼是否存在一個無窮數集，它的個數嚴格介於有理數和實數之間？這個問題的答案無論是有或無，對於現代數學公理體系都不發生矛盾。換言之，這一命題的成立與否都與此公理體系相容。這意味著我們無法建立包羅萬象的公理體系；另一方面，這也意味著對於真理的探索過程永無止境。

2.是「證明」了定理，還是「檢驗」了定理？

3.問題必須首先代數化，但代數化本身可能就是最智能的步驟？還有演算法復雜度，蠻力驗證是超指數級別的復雜服（雖然希爾伯特定理說多元多項式環中的理想都是有限生成的，保證可以在有限步驟內停止）

4.蠻力驗證。。。無法提出新概念，新方法，所以機械定理證明方法尚未發現具有重大意義的人類未曾知道的定理。