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大脑模拟

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20世纪40年代到50年代，许多研究者探索 神1经病学，智能电话机器人价格， 信息理论及 控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的 TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 这些研究者还经常在 普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960， 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。

认知模拟经济学家 赫伯特·西蒙和 艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如 认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用 心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在 卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像 艾伦·纽厄尔和 赫伯特·西蒙， JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，电话机器人，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在 斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括 知识表示， 智能规划和 机器学习. 致力于逻辑方法的还有 爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言 PROLOG和 逻辑编程科学.“反逻辑” 斯坦福大学的研究者 (如 马文·闵斯基和 西摩尔·派普特)发现要解决 计算机视觉和 自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 'SCRUFFY' .常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是'SCRUFFY'AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把 知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成 *系统的开发与计划，这是**个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。

新型电销方法的涌现

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