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人工智能是计算机科学的一个重要分支，旨在创造能够模拟人类智能行为的机器系统。从1950年阿兰·图灵提出图灵测试开始，人工智能经历了符号主义、连接主义、行为主义等多个发展阶段。每个阶段都形成了独特的研究范式和技术路线，推动着AI技术的不断进步。
符号机制范式是人工智能的经典方法，它将人类知识表示为符号和规则的形式。专家系统是符号主义的典型应用，包含知识库、推理机和用户接口三个核心组件。知识库存储领域专家的知识和经验，推理机根据逻辑规则进行推理，用户接口负责与用户交互。这种方法在医疗诊断、故障检测等领域取得了显著成功。
连接机制范式基于人工神经网络模型，模拟生物神经系统的工作原理。神经网络由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和和激活函数产生输出。网络通过反向传播算法学习，调整连接权重来优化性能。这种分布式并行处理方式在图像识别、语音处理等领域表现出色。
演化计算范式受生物进化理论启发，通过模拟自然选择过程来解决优化问题。遗传算法是其典型代表，包含选择、交叉、变异三个基本操作。算法从随机初始种群开始，根据适应度函数评估个体质量，选择优秀个体作为父代，通过交叉产生后代，再通过变异增加多样性。经过多代进化，种群整体适应度不断提高，最终找到问题的最优解。
智能Agent范式将AI系统视为能够自主行动的智能体。Agent具有感知环境、处理信息、做出决策和执行行动的能力。根据复杂程度可分为反应式Agent和认知型Agent。多Agent系统通过多个智能体的协作和竞争来解决复杂问题。每个Agent都有感知器、决策器和执行器三个核心组件，能够在动态环境中自主完成任务。