【正文】 8）數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)：主要發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則、特征規(guī)劃、關(guān)聯(lián)規(guī)則、差異規(guī)則、演化規(guī)則、異常規(guī)則等。 基本觀點 1）到現(xiàn)場去 2）物理實現(xiàn) 3）初級智能 4）行為產(chǎn)生智能 第一章 引言 第三節(jié) 人工智能的研究方法 三、行為主義學(xué)派 主要工作 1）無需知識表示的智能 2）無需推理的智能 3）機器蟲 第一章 引言 第三節(jié) 人工智能的研究方法 四、連接主義學(xué)派 基本思想 從腦的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)出發(fā)來研究腦的功能，研究大量簡單的神經(jīng)元的集團信息處理能力及其動態(tài)行為，模擬和實現(xiàn)人的認識過程中的感知覺過程、形象思維、分布式記憶和自學(xué)習(xí)自組織過程。經(jīng)常會取得有關(guān)問題的滿意解，而非數(shù)學(xué)上的最優(yōu)解。通俗地講，智能是個體認識客觀事物、客觀世界和運用知識解決問題的能力。Kleene將其抽象為有限自動機理論 Wiener創(chuàng)立控制論， Shannon創(chuàng)立信息論 第一章 引言 第二節(jié) 人工智能的發(fā)展概況 二、人工智能的誕生 導(dǎo)因 現(xiàn)實世界中相當(dāng)多的問題求解是復(fù)雜的，常無算法可循，即使有計算方法，也是 NP問題。 第一章 引言 第三節(jié) 人工智能的研究方法 二、邏輯學(xué)派 （以 McCarthy和 Nilsson等為代表 ) 基本思想 用邏輯來研究人工智能，用形式化的方法（統(tǒng)一的邏輯框架）描述客觀世界。 4）類比學(xué)習(xí) 5）發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)：根據(jù)實驗數(shù)據(jù)或模型重新發(fā)現(xiàn)定律的方法。 基本概念 DAI是研究在邏輯上或物理上分散的智能動作者如何協(xié)調(diào)其智能行為（知識、技能和規(guī)劃），求解單目標(biāo)和多目標(biāo)問題，為設(shè)計和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計算機支持協(xié)同工作 (CSCW)提供有效途徑。 主要工作 1）機器定理證明 2）歸結(jié)原理：推理規(guī)則簡單。 第一章 引言 第二節(jié) 人工智能的發(fā)展概況 三、人工智能的發(fā)展 50年代 以博弈、游戲為對象進行研究 1） Samuel研制成功具有自學(xué)能力的啟發(fā)式博弈程序 2） Newell研制了啟發(fā)式程序 Logic Theorist。具體地講，可包括： 3）理解知識、運用知識和運用經(jīng)驗分析問題和解決問題的能力； 4）聯(lián)想、推理、判斷、決策的能力； 5）運用語言進行抽象、概括的能力； 6）發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、創(chuàng)造、創(chuàng)新的能力； 第一章 引言 第一節(jié) 基本概念 一、智能 人類個體的智能是一種綜合性能力。 第一章 引言 第一節(jié) 基本概念 三、人工智能目標(biāo) 人工智能目標(biāo)是 實現(xiàn)智能行為和“機器思維” ，解決需要人類專家才能處理的問題。 主要工作 1） Newell的 Logic Theorist，模擬人證明數(shù)學(xué)定理的思維過程 2） GPS，模擬人的解題過程 (擬定初步解題計劃 ?利用公理、定理和規(guī)則，按規(guī)則實施解題過程 ?不斷進行“目的 — 手段“分析，修訂解題計劃。 學(xué)習(xí)種類 1）無知識的學(xué)習(xí)：神經(jīng)元模擬和基于決策論方法的自適應(yīng)和自組織系統(tǒng)。 第一章 引言 第四節(jié) 人工智能的主要研究內(nèi)容 十、人工思維模型 真實世界 柔性信息處理 集體智能 開放式自主系統(tǒng) 第一章 引言 第四節(jié) 人工智能的主要研究內(nèi)容