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There is no established unifying theory or [[paradigm]] that guides AI research. Researchers disagree about many issues.<ref>[[Nils Nilsson (researcher)|Nils Nilsson]] writes: "Simply put, there is wide disagreement in the field about what AI is all about" {{Harv|Nilsson|1983|p=10}}.</ref> A few of the most long standing questions that have remained unanswered are these: should artificial intelligence simulate natural intelligence by studying [[psychology]] or [[Neuroscience|neurobiology]]? Or is [[human biology]] as irrelevant to AI research as bird biology is to [[aeronautical engineering]]?<ref name="Biological intelligence vs. intelligence in general"/>
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在其历史的大部分时间里，没有既定的统一理论或范式指导人工智能研究。AI 研究分为相互竞争的子领域，这些子领域经常无法相互交流。<ref>McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1</ref>其中一些子领域基于技术考虑，例如特定目标（例如“机器人”或“机器学习”）、<ref name="Russell & Norvig 2003"/><ref name="Luger & Stubblefield 2004"/><ref name="Poole, Mackworth & Goebel 1998"/><ref name="Nilsson 1998"/>特定工具的使用（“逻辑”或人工神经网络）或社交因素（例如特定机构或研究人员），但它们也来自深刻的哲学差异，导致了非常不同的人工智能方法。
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目前还没有统一的理论或范式来指导AI的研究。研究人员在许多问题上存在分歧。<ref>[[Nils Nilsson (researcher)|Nils Nilsson]] writes: "Simply put, there is wide disagreement in the field about what AI is all about" {{Harv|Nilsson|1983|p=10}}.</ref>一些长期悬而未决的问题是: AI是否应该通过研究心理学或神经生物学来模拟天然智能？人类生物学和AI研究的关系和鸟类生物学和航空工程学的关系一样吗？
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统计机器学习在 2010 年代取得的空前成功使所有其他方法黯然失色，以至于某些来源（尤其是在商业领域）使用术语“人工智能”来表示“使用神经网络进行机器学习”。然而，历史上划分 AI 研究的问题仍未得到解答，未来的研究可能需要重新审视。<ref name="Langley 2011">Langley, Pat (2011). "The changing science of machine learning". Machine Learning. 82 (3): 275–279. doi:10.1007/s10994-011-5242-y</ref><ref name="Katz 2012">Katz, Yarden (1 November 2012). "Noam Chomsky on Where Artificial Intelligence Went Wrong". The Atlantic. </ref>一些最长期悬而未决的问题是：
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Can intelligent behavior be described using simple, elegant principles (such as [[logic]] or [[optimization (mathematics)|optimization]])? Or does it necessarily require solving a large number of completely unrelated problems?<ref name="Neats vs. scruffies"/>
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智能行为可以用简单、优雅的原则(如逻辑或优化)来描述吗？还是需要去解决大量完全不相关的问题？
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人工智能是否应该通过研究心理学或神经生物学来模拟自然智能？还是人类生物学与人工智能研究无关，就像鸟类生物学与航空工程一样？[H]
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可以使用简单、优雅的原则（例如逻辑或优化）来描述智能行为吗？或者它是否一定需要解决大量不相关的问题？
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我们能否编写程序来为给定问题找到可证明正确的解决方案（例如，使用符号逻辑和知识）？还是我们使用的算法只能给我们一个“合理”的解决方案（例如，概率方法），但可能会陷入人类直觉所犯的那种难以理解的错误？[110] <ref name="Langley 2011"/>
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AI 是否应该直接追求人工智能和超级智能的目标？或者最好解决尽可能多的具体问题，并希望这些解决方案能够间接实现该领域的长期目标？<ref name="Artificial General Intelligence"/>[13] <ref name="Roberts" />
       
===控制论与大脑模拟 ===
 
===控制论与大脑模拟 ===
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{{Main|Cybernetics|Computational neuroscience}}
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在20世纪四五十年代，许多研究人员探索了神经生物学、信息论和控制论之间的联系。他们中的一些人利用电子网络制造机器来表现基本的智能，比如 '''W·格雷·沃尔特 W. Grey Walter'''的乌龟和'''约翰·霍普金斯 Johns Hopkins'''的野兽。这些研究人员中的许多人参加了在普林斯顿大学的'''目的论学社'''和英格兰的'''比率俱乐部'''举办的集会<ref name="McCorduck 2004"/> <ref name="Crevier 1993/><ref name="Russell & Norvig 2003/><ref name="* Moravec 1988/>。到了1960年，这种方法基本上被放弃了，直到二十世纪八十年代一些部分又被重新使用。
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In the 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between [[neurobiology]], [[information theory]], and [[cybernetics]]. Some of them built machines that used electronic networks to exhibit rudimentary intelligence, such as [[W. Grey Walter]]'s [[turtle (robot)|turtles]] and the [[Johns Hopkins Beast]]. Many of these researchers gathered for meetings of the Teleological Society at [[Princeton University]] and the [[Ratio Club]] in England.<ref name="AI's immediate precursors"/> By 1960, this approach was largely abandoned, although elements of it would be revived in the 1980s.
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在20世纪四五十年代，许多研究人员探索了神经生物学、信息论和控制论之间的联系。他们中的一些人利用电子网络制造机器来表现基本的智能，比如 '''W·格雷·沃尔特 W. Grey Walter'''的乌龟和'''约翰·霍普金斯 Johns Hopkins'''的野兽。这些研究人员中的许多人参加了在普林斯顿大学的'''目的论学社'''和英格兰的'''比率俱乐部'''举办的集会<ref name="AI's immediate precursors"/> 。到了1960年，这种方法基本上被放弃了，直到二十世纪八十年代一些部分又被重新使用。
       
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