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然而，对逻辑的、基于知识的方法的日益重视，导致人工智能和机器学习之间产生了裂痕，概率系统受到数据采集和数据表示的理论和实践问题的困扰<ref name="aima" />。到1980年，[https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system 专家系统]已经主导了人工智能，而统计方法不再受欢迎<ref name="changing">{{Cite journal | last1 = Langley | first1 = Pat| title = The changing science of machine learning | doi : 10.1007/s10994-011-5242-y | journal = Machine Learning| volume = 82 | issue = 3 | pages = 275–279 | year = 2011 }}</ref>。

然而，对逻辑的、基于知识的方法的日益重视，导致人工智能和机器学习之间产生了裂痕，概率系统受到数据采集和数据表示的理论和实践问题的困扰<ref name="aima" />。到1980年，[https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system 专家系统]已经主导了人工智能，而统计方法不再受欢迎<ref name="changing">{{Cite journal | last1 = Langley | first1 = Pat| title = The changing science of machine learning |journal = Machine Learning| volume = 82 | issue = 3 | pages = 275–279 | year = 2011 }}</ref>。

基于符号与知识的学习的工作仍然属于AI领域，这促成了归纳逻辑编程，但更多的在模式识别和信息检索

基于符号与知识的学习的工作仍然属于AI领域，这促成了归纳逻辑编程，但更多的在模式识别和信息检索

<ref name="aima">Russell, Stuart; Norvig, Peter (2003) [1995]. [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence:_A_Modern_Approach ''Artificial Intelligence: A Modern Approach''] (2nd ed.). Prentice Hall. ISBN 978-0137903955.</ref>方面的统计方法的研究已经超出了人工智能本身的范围。神经网络的研究几乎同时被人工智能和计算机科学所抛弃。而在AI/CS领域之外，这条路线也被其他学科的研究人员奉为“连接主义”而继续存在，包括Hopfield、Rumelhart和Hinton。他们的主要成功是在上世纪80年代中期重新发明了[[反向传播算法]]

<ref name="aima">Russell, Stuart; Norvig, Peter (2003) [1995]. [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence:_A_Modern_Approach ''Artificial Intelligence: A Modern Approach''] (2nd ed.). Prentice Hall. ISBN 978-0137903955.</ref>方面的统计方法的研究已经超出了人工智能本身的范围。神经网络的研究几乎同时被人工智能和计算机科学所抛弃。而在AI/CS领域之外，这条路线也被其他学科的研究人员奉为“连接主义”而继续存在，包括Hopfield、Rumelhart和Hinton。他们的主要成功是在上世纪80年代中期重新发明了[[反向传播算法]]