人工智能经典学派有三个：符号主义、连接主义和行为主义。符号描述和逻辑推理不是智能的基础，而是一种表现，读写都不会的文盲就拥有的“低级”智能才更基础。因此，连接主义和行为主义虽然困难重重，但有着更强的生命力，从中发展出的深度学习和强化学习两套方法，成为当今支撑人工智能的两大主要方法。

展望未来，人工智能的发展途径有三条。一是继续推进“大数据+大算力+强算法”的信息技术方法，收集尽可能多的数据，采用深度学习、注意力模型等算法，将大数据中蕴藏的规律转换为人工神经网络的参数，这实际上是凝练了大数据精华的“隐式知识库”，可以为各类文本、图像等信息处理应用提供共性智能模型。二是推进“结构仿脑、功能类脑、性能超脑”的类脑途径，把大自然亿万年进化训练出的生物神经网络作为新一代人工神经网络的蓝本，构造逼近生物神经网络的神经形态芯片和系统，站在人类智能肩膀上发展机器智能。第三条技术路线的核心是建立自然环境的物理模型，通过强化学习训练自主智能模型。比如，构造地球物理模型，训练出的人工智能系统能够适应地球环境，与人类共处共融；构造高精度物理模型（例如基于量子力学模型构造出粒子、原子、分子和材料模型），可以训练出能够从事物理学和材料学研究的人工智能；构造出宇宙及其他星球的物理模型，可以训练出的人工智能则有望走出地球，适应宇宙中更复杂的环境。

人类智能是地球环境培育出的最美丽的花朵，我们在为自己骄傲的同时，也要警惕人类中心主义。地球不是宇宙的中心，人类智能也没有类似的独特地位，把人类智能视为人工智能的造物主，曾经禁锢了人工智能的发展。沉迷于寻求通用智能理论，将是阻碍人工智能发展的最大障碍。破除人类中心主义的傲慢和对通用智能理论的迷思，构建更好的人工神经网络（包括逼近生物神经网络），坚持和发展强化学习基本思想，不断提高环境模型的精度和广度，人工智能将稳步前行，前景无限。

来源：《科学之路