金庸的武侠小说里有一句话叫“天下武功出少林”。
人工智能界的三大学派之一——符号主义学派，便是人工智能界的开山学派。
在人工智能的发展历程中，基于符号的智能研究曾经是大多数学者努力的方向，甚至在长达30年的时间里，符号主义的学说在人工智能这个学科里是具有统治性地位的。
想要去了解一门主义或一个学派，首先要抓住它的核心观点和主要理论，就像人们都知道少林派的绝世武功是易筋经一样。
那么，这个学派的看家本领，或者说绝世神功是什么呢？
在这之前，我们可以思考下当年的传奇大佬莱布尼茨所想的那个问题：
“我们每天看到的世界，是通过具体化的、非结构化的形式（如视觉、声音、文字等）呈现的，这些具体却散漫粗疏的内容是否可以使用符号来精确定义？人类理解世界的过程，是否可以在这个基础上精确描述和计算？”
我们甚至可以更大胆地假设，把这个想法描述得更具体、更具有可操作性一些：既然已经使用逻辑符号把原本的“语言文字”写成“数学算式”了，那我们所处的这个世界，广泛采用语言文字来描绘的知识，是否都可以通过这种方式以符号来描述？
还有更关键的另一个问题，符号化之后，人类大脑中思考各种问题的推理过程是否也能使用数学运算和定理来完成？
而符号主义学派的学者们对这个问题持明确的肯定答案，整个学派的核心思想，或者说“绝世神功”，其实可以概括为五个字：认知即计算。
更进一步地说就是：描述已知，推理未知。
人工智能名字的发起地：达特茅斯学院
人工智能学者第一次系统性地实践探索“如何令机器获得智能”的过程，这个是图灵与香农思考的问题，现在由符号主义学派伊始，人们终于开始尝试付诸于行动了。
符号主义学派的思想和观点直接继承自图灵（类似少林派的达摩祖师），提倡直接从功能的角度来理解智能，简而言之就是把智能视为一个黑盒，只关心这个黑盒的输入和输出，而不关心黑盒的内部结构。
在人工智能从诞生到初步发展的30年里，符号主义学派做了很多尝试。
虽然现在单纯基于符号的研究不再是学科主流方向了，但是符号主义的思想已渗透到人工智能的方方面面，成为与人工智能相关的许多技术的基础性知识。
值得一提的是，现在深度学习算法的黑箱机制，却是人们被动选择的。因为人们并不完全了解机器学习算法，尤其是深度学习算法是如何运作的。
达特茅斯会议部分参会人合影（1956年摄）
在符号主义学派长达数十年的探索研究过程中，根据研究的主要问题不同，可以将其划分为三个阶段。
最初这派的学者并未过多考虑知识的来源问题，而是假设知识是先验地存储于黑盒之中的，重点解决的问题是利用现有的知识去做复杂的推理、规划、逻辑运算和判断，这个时期称为符号主义的“推理期”。
后来大家发现智能的体现并不能仅依靠推理来解决，先验的知识是更重要的一环，研究重点就转变为如何获取知识、表示知识和利用知识，这个时期称为符号主义的“知识期”。
最后，由于知识仅依靠人类专家总结、提炼然后输入计算机的方式无法应对世界上几乎无穷无尽的知识，研究的重点又转为如何让机器自己学习知识、发现知识这个方向，这个时期就称为符号主义的“学习期”。
接下来，我们会带你继续了解“少林派”符号主义学派的一些基本常识，如常识编程、物理符号系统假说，以及他们研究的手段，如推理归纳方法、知识表示方法，还有它取得的主要成果，如问题求解程序、专家系统等。
本内容综合自《智慧的疆界——从图灵机到人工智能》一书。本书豆瓣评分高达9.1，针对人工智能的奠基人物、历史事件、运行原理、未来发展等四个方面都进行了详细的介绍，全面解答了我们关于人工智能所需了解的各方面问题，全文通俗易懂、逻辑清晰、语言诙谐、可读性强。
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本文来源：综合《智慧的疆界——从图灵机到人工智能》
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发布人：吕重江
