人工智能的思维逻辑？
人工智能逻辑是指用逻辑方法和逻辑成果研究智能主体如何处理知识的理论。人工智能逻辑的研究对象与人工智能研究的对象不同，人工智能逻辑不研究智能主体如何从外部获得知识。
人工智能逻辑的产生来源于人们在计算机中实现知识处理的探索。为此必须建立实现知识处理的形式理论。至少在基础研究或者在理论重建的层面上，利用现代逻辑的种种方法和成果来建立上述形式理论成为必要。处理知识又称知识处理，内容主要包括知识表示、知识反思、知识修正、知识推理。知识推理除了传统意义上的演绎推理、归纳推理和类比推理，还包括常识推理。常识推理是人类日常生活中获取新知识的最重要手段之一，具有非单调性和信息不完备性。人工智能逻辑即重点在研究常识推理的形式化及刻画。
人工智能思维逻辑
是自动验证最重要的方法之一。近年来，模型检测技术与人工智能的结合，成为一个研究的热点。具体地，就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑，使之能够刻画多agents系统的特征
时态逻辑模型检测是自动验证最重要的方法之一。近年来,模型检测技术与人工智能的结合,成为一个研究的热点。具体地,就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑,使之能够刻画多agents系统的特征。
交互时态逻辑(Alternating Time TemporalLogic) ,以下简称为ATL,是其中较为成功的框架。使用ATL,可以刻画多个agents的相互合作,即, agents通过相互合作保证计算系统进入预定的某个(些)状态。然而, agents之间的冲突,是现实计算系统的一个重要特征。
基于ATL,扩充其为一种表达力更强的时态逻辑,称之为竞争交互时态逻辑(Competition Alternating Time TemporalLogic) ,简称为CATL。CATL的表达力,体现在它不仅可以刻画agents的合作,也能够刻画agents相互的竞争。
而且, CATL的表达力并没有以提高计算复杂性为代价。人工智能科学，从其诞生之日起便与逻辑学密不可分，二者的共同发展促进了用机器模仿人类思维的智能学的进步
现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么？
人工智能各学派简介：符号主义，连接主义，行为主义人工智能各学派简介
目前人工智能的主要学派有下面三家：
(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
他们对人工智能发展历史具有不同的看法。
1、符号主义
认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
2、连接主义
认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80
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