符号主义符号主义又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其基本原理基于两点：物理符号系统和有限合理性原理。符号主义人工智能研究在自动推理、定理证明、机器博弈、自然语言处理、知识工程、专家系统等方面取得了显著成果。符号主义主张从功能上对人脑进行模拟，将问题和知识以及逻辑形式表示，采用符号推演的方式实现推理、学习、搜索等功能。然而，由于符号主义的核心是知识表示、知识推理和知识应用，对于“常识”问题以及不确

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统：依靠搜索技术解决问题；知识贫乏，缺乏针对性；效率低知识丰富系统搜索包含两层含义：一是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线，二是找到这条路线是时间和空间复杂度最小求解路线。盲目搜索具有盲目性，效率不高，不便于复杂问题的求解。启发式搜索动态地确定规则的排序，优先调用合适的规则，加速问题的求解过程，使搜索朝着最有希望的方向前进，找到最优解。状态空间及其搜索

符号主义符号主义又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其基本原理基于两点：物理符号系统和有限合理性原理。符号主义人工智能研究在自动推理、定理证明、机器博弈、自然语言处理、知识工程、专家系统等方面取得了显著成果。符号主义主张从功能上对人脑进行模拟，将问题和知识以及逻辑形式表示，采用符号推演的方式实现推理、学习、搜索等功能。然而，由于符号主义的核心是知识表示、知识推理和知识应用，对于“常识”问题以及不确

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统：依靠搜索技术解决问题；知识贫乏，缺乏针对性；效率低知识丰富系统搜索包含两层含义：一是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线，二是找到这条路线是时间和空间复杂度最小求解路线。盲目搜索具有盲目性，效率不高，不便于复杂问题的求解。启发式搜索动态地确定规则的排序，优先调用合适的规则，加速问题的求解过程，使搜索朝着最有希望的方向前进，找到最优解。状态空间及其搜索

问题求解系统划分为两大类：知识贫乏系统、知识丰富系统。知识贫乏系统：一依靠搜索技术解决问题。二知识贫乏、缺乏针对性。三效率低。知识丰富系统：一依靠推理技术解决问题。二基于丰富知识的推理技术，直接了当。三效率高。对于给定的问题，智能系统的行为一般是找到能够达到所希望目标的动作序例，并使其所付出的代价最小，性能最好。基于给定问题，问题求解的第一步是目标的表示。搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。在人