（一）概念特征

人工智能（artificial intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能作为一种使计算机、计算机控制的机器人或软件以与人类的思维类似的方式思考的工具，是将关于人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习、工作和做决定的研究结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。近年来，对人工智能的定义逐渐发展为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识灵活实现特定目标和任务的能力”。

历经多年发展，人工智能领域的研究大致可被划分为符号学派、连接学派和进化学派。符号学派基于数理基础，主张事实公理和逻辑推导，具有较强的可解释性、可验证性。在人工智能的早期发展中这一学派功勋卓著。虽然让符号学派早年名声大噪的专家系统逐渐淡出人们的视线，但自然语言处理仍然扮演着重要的角色。启发式搜索、知识图谱等重要成果也得到了广泛应用。(https://www.daowen.com)

连接学派则强调利用简单的单元互联构成网络，并使用这些网络忠诚地学习数据中隐藏的规律和特征，而不执着于对问题给出外显的模型和判据。早期由于算力与数据的匮乏，连接学派发展缓慢，但也有SVM等闪光点。近年来，深度神经网络在BP、ResNet等技术的加持下逐渐发挥威力，连接学派逐渐占据主导地位。虽然长期以来连接学派与符号学派争论不断，但2014年Deep Mind发表的论文《Neural Turing Machines》却给出了二者融合的方案。

进化学派着眼于自然选择与基因突变理论，希望程序在选择、遗传与突变中找到精妙的最优解。其核心在于生存压力的模拟、遗传成分的选取和基因突变的产生，多见于运筹优化领域的多目标优化算法。