有哪些不同的人工智能方法(Different Artificial Intelligence Approaches)？

不同的人工智能方法可分為三大類：大腦模擬、符號和亞符號方法以及統計方法。符號和亞符號方法又可進一步分為認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬等...

不同的人工智能方法可分為三大類：大腦模擬、符號和亞符號方法以及統計方法。符號和亞符號方法又可進一步分為認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬、認知模擬等，基于邏輯的智能和基于知識的智能屬于符號方法，而自底向上和計算智能理論被認為是亞符號人工智能方法，這些理論的研究和應用多年來取得了進展，形成了綜合的方法，結合來自多個思想流派的原理來產生更復雜的人工智能（AI）系統。

人工智能的發展在20世紀40年代首次實現了重大的發展飛躍從神經學、控制論和基本認知加工理論來看，研究人員能夠在大腦模擬的基礎上，制造出具有原始智能水平的機器人，通過感官檢測可以避開某些障礙物。然而，在20世紀40年代到60年代之間，進展有限，導致了這種范式的放棄，隨著研究人員選擇開發其他更有前景的人工智能方法。
在20世紀50年代中期至60年代初，人工智能研究人員試圖將人類智能簡化為符號操作，認為人類學習和適應環境中物體的能力圍繞著對物體的解釋和重新解釋為基本的符號。例如，椅子可以簡化為一個符號，將其定義為一個可以坐的物體。這個符號可以被操縱并投射到其他物體上研究人員通過將這種符號化方法融入人工智能開發中，能夠創造出許多靈活和動態的人工智能方法。
模擬符號思維的不同認知方法的能力使人工智能開發者能夠創建基于邏輯和基于知識的智能該方法致力于邏輯思維的基本原理，幾乎完全集中于解決問題，而不是復制人類的思維能力。邏輯最終被"邋遢"邏輯所平衡，這種邏輯考慮到在給定的邏輯算法之外可以找到解決方案。基于知識的智能另一方面，利用計算機存儲、處理和回憶大量數據的能力，為問題提供解決方案。
在符號智能發展放緩之后，20世紀80年代，人們對大腦模擬的興趣又重新興起。這導致了亞符號系統的產生，人工智能方法是指將思維與運動和自我保護所需的更基本的智能相結合。這使得模型能夠將周圍的環境與它們記憶中的數據聯系起來。上世紀90年代發展起來的統計方法有助于完善符號和亞符號人工智能的方法是使用復雜的數學算法來確定最有可能導致機器成功的行為過程。研究通常使用各種方法的原理來處理人工智能的開發。