达优高科 一、乡土中国各篇的学术观点和概念？
中国社会是具有乡土性的，作者在这里定义了土地的重要性，我们以农业为生。人与空间上不流动；村雨村之间往来很少、孤立、隔膜多。因此是熟人社会，乡土社会中人与人关系的交流并不是基于“对契约的重视，而是发生于一种行为规范熟悉到不假思索的可靠性”。
第2章：
在以城市为主导的语境下，我们会嘲笑乡下人是“愚”的，比如乡下人在马路上听见背后汽车的喇叭声显得手忙脚乱。乡下人没有见过城里的世面，不明白怎么应付汽车，但这只是知识问题，并不是智力问题。如果这样的嘲笑成立，那乡下人同样可以嘲笑城市人。
第3章：
人和其他动物的区别在于他的学习能力。他可以学会不受生理反应的控制。所谓学习，就是在人出生后，建立一种行为模式，改变本能方式的过程。学习的方法是“学习”。学习是指一次又一次地做事，使一个人习惯于一种新的做事方式。学习就是打破个人知识的现在和过去的鸿沟，现在和过去的桥梁是记忆。
第4章：
在很多人眼里，乡巴佬最大的问题就是“隐私”，比如“自己门前扫雪，不为别人的房子霜冻担心”；爱占小便宜，不为别人的事操心，现在屡遭诟病的腐败问题可以归结为“隐私”。
第5章：
道德是指人际关系的行为规范。在这一章中，有两个重要的概念，群体道德和私人道德。费劳把西方社会称为群体模式，把中国传统社会称为差异秩序模式。不同的社会结构模式会产生不同的道德观念。
第6章：
家庭的概念在人类学中有一个明确的定义：它是由父母和孩子组成的出生社区。亲子（Parent-child）指的是它的结构，生殖指的是它的功能。从生育的角度看，抚养孩子的目标终将结束，家庭的功能是暂时的，而国家和学校的社会功能是长期的。
第7章：
情绪是一种刺激性反应，一种心理紧张，相当于我们常说的兴奋。如果刺激和反应之间的关系通过不断的重复而变得固定，那么身体就不会有紧张。从社会关系的角度看，感情是破坏性的、创造性的。感情往往发生在尝试新的反应和阻碍旧的反应。感情的发生会改变原来的关系。
第8章：
地方社会秩序不是自发的。并不是说在一个很少有人听说过对方的小国里，无论老死，秩序只能靠每个人的本能或良知来建立。秩序的建立必须靠外力来维持。在法治社会，当然是国家权力，而在传统的地方社会，则是依靠“礼”。
第9章：
在农村社会处理案件中，有一个共同的原因是“这个孩子从小就不是好事”。这样的判断标准显然不利于区分是非。长辈在处理案件时往往有道德上的考虑。现代法律给人的印象是道德因素越来越被排除。法官只能按规定审理案件。法律只是一种工具，中立，不起道德判断的作用。
第10章：
权力，可以分为两种观点：一种是在社会冲突方面，即一部分人统治和压迫另一部分人，统治者驱使被统治者按照自己的意愿行事。社会有不同层次，政府和国家都是以阶级斗争为基础的，这种权力可以称之为暴君权力。
第11章：
发生于社会冲突之下的横暴权力，以及发生在社会合作过程当中的同意权利，在这一章费老又引入了教化权利。因为中国的乡土社会显然不是冲突性的专制统治社会，也不是把每个人都当成相同分子的现代社会。
第12章：
血缘是由生育和婚姻所构成的关系，人和人的权利义务关系根据亲属关系来决定。社会变迁的速度越慢，那么血缘关系的作用就越强。血缘所决定的社会地位不容个人选择，你的出身就已经决定了你的一生。
第13章：
权力的性质有社会冲突中发生的横暴权力，社会合作中发生的同意权利，以及在第11章“长老统治”中提到的教化权力（或称之为长老权力），本章费老又提出了第四种权力——时势权力。时势权力和长老权力不同，它并不是依据传统的有效性，它是由社会变迁的时势所造成的，故名时势权力。
作品思想
在该书中，作者把乡土中国看作是包含在具体的中国基层传统社会的一种特具体系，支配中国社会生活的各个方面，以中国的事实来说明乡土社会的特性。
费孝通认为中国社会从基层上看是乡土性的。以土地为本的乡土社会人口流动率极低，从而导致村落之间的孤立和隔膜，“乡土社会在地方性的限制下成了生于斯，死于斯的社会”。人们在熟悉的环境中长大，代代相传的社会习俗指导着他们的行为。
二、列子汤问这部书中的学术观点属于什么学派？
道家学派。
列子属于道家学派。列子是道家学派重要传承人，主张清静无为，归同于老庄，被道家尊为前辈。列子创立了先秦哲学学派贵虚学派，对后世哲学、美学、文学、科技、养生、乐曲、宗教影响非常深远。
《列子》一书多记民间故事、寓言和神话传说，其中寓言故事有百余篇，如《黄帝神游》、《愚公移山》、《夸父追日》、《杞人忧天》等，都选自此书。书中篇篇珠玉，人物形象鲜明，含义深刻，发人深思，具有较高的文学意义和思想价值。
三、人工智能有哪些学派？
人工智能学派简介
目前人工智能的主要学派有下面三家：
(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
他们对人工智能发展历史具有不同的看法。
1、符号主义
认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
2、连接主义
认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。此后，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，伟神经网络计算机走向市场打下基础。现在，对人工神经网络(ANN)的研究热情仍然较高，但研究成果没有像预想的那样好。
3、行为主义
认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪4050年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到20世纪6070年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。
四、人工智能学派的著作和发明？
(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
计算机科学界最喜欢的AI 概念是率属于符号主义的，基于理论科学最擅长的是构建符合解释完备的哲学系统。偏向于自然科学的科学家则喜欢连接主义。而行为主义人工智能专家趋向于形式主义的图灵测试。
五、人工智能的定义诞生与学派？
若从1956年正式提出人工智能学科算起，人工智能的研究发展已有50多年的历史。这期间，不同学科或学科背景的学者对人工智能做出了各自的理解，提出了不同的观点，由此产生了不同的学术流派。期间对人工智能研究影响较大的的主要有符号主义、连接主义和行为主义三大学派。
符号主义
符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位。
符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑。数学逻辑从19世纪末起就获得迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。
符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程其，实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。
连接主义
连接主义（Connectionism）又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。
行为主义
行为主义又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法。
行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。
早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制动物”的研制。到60、70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。
人工智能研究进程中的这三种假设和研究范式推动了人工智能的发展。就人工智能三大学派的历史发展来看，符号主义认为认知过程在本体上就是一种符号处理过程，人类思维过程总可以用某种符号来进行描述，其研究是以静态、顺序、串行的数字计算模型来处理智能，寻求知识的符号表征和计算，它的特点是自上而下。
而连接主义则是模拟发生在人类神经系统中的认知过程，提供一种完全不同于符号处理模型的认知神经研究范式。主张认知是相互连接的神经元的相互作用。
行为主义与前两者均不相同。认为智能是系统与环境的交互行为，是对外界复杂环境的一种适应。这些理论与范式在实践之中都形成了自己特有的问题解决方法体系，并在不同时期都有成功的实践范例。
而就解决问题而言，符号主义有从定理机器证明、归结方法到非单调推理理论等一系列成就。而联结主义有归纳学习，行为主义有反馈控制模式及广义遗传算法等解题方法。它们在人工智能的发展中始终保持着一种经验积累及实践选择的证伪状态。
六、brooks是人工智能哪个学派？
行为主义。
行为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论，和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。
控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。
到20世纪60~70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。
这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。
七、agent是人工智能哪个学派的核心？
Agent是人工智能中强调智能体与环境交互的学派的核心。这个学派被称为Agent学派，它关注智能体如何通过感知环境、做出决策和执行行动来实现目标。Agent学派强调智能体的自主性和学习能力，通过建立模型、规划和学习等方法来提高智能体的性能。Agent学派的核心思想是将智能体视为一个能够感知、思考和行动的实体，而不仅仅是一个执行特定任务的工具。
八、探索人工智能的主要学派及其影响
在当今这个数字化和智能化的时代，人工智能已经渗透进我们的生活，改变了我们工作和思考的方式。从语音助手到自动驾驶，从图像识别到推荐系统，人工智能的应用无处不在。然而，我常常在思考，究竟是什么样的思维模式、理念和学派推动了人工智能的蓬勃发展呢？
1. 人工智能的起源与早期学派
追溯人工智能的发展历程，我们不可避免地要提到其早期的学派。在20世纪50年代，逻辑主义学派开始崭露头角。这个学派强调，通过形式化的逻辑推理来模拟人类的智能行为。艾伦·图灵提出的图灵测试就是在这一背景下形成的，目的是检验机器是否能够拥有“思考”的能力。
与此同时，符号主义学派也逐步兴起。该流派认为，知识可以用符号的形式表征，通过操作这些符号，计算机就能够进行推理和决策。尽管符号主义在很多领域取得了进展，但由于其对知识获取的依赖，导致了其在某些复杂问题上的无能为力。
2. 连接主义与深度学习的崛起
在漫长的发展过程中，人工智能经历了多次起伏。进入20世纪80年代后，连接主义学派逐渐成为主流。该学派的核心思想是模拟人脑的神经网络，利用大量的数据进行学习。随着计算技术的进步，深度学习作为连接主义的扩展，开始展现出巨大的潜力。在图像识别、自然语言处理等领域，深度学习的应用频繁展现出超越传统算法的表现。
我想知道，深度学习的到来是否意味着传统的符号主义将会一去不复返？其实并不是，近年来我们看到混合智能的出现，试图将符号主义和连接主义结合起来，以打造更加复杂和智能的系统。这种结合不仅是一种技术上的合作，更是一种思维方式的转变。
3. 强人工智能与弱人工智能的辩论
在人工智能的学术界，另一个耐人寻味的话题就是强人工智能与弱人工智能的辩论。弱人工智能是指那些特定领域内功能强大的应用程序，比如语音助手、推荐算法等。这些系统设计的目的是为了解决特定问题，而不是具备全面的理解和意识。
而强人工智能则是那个理想化的“机器人”，它能够具备人类般的智能、意识和理解力。对我而言，强人工智能的实现仍然是一个巨大的挑战。尽管我们在技术上取得了不小的进步，但在伦理、意识及自我意识等问题上，我们依然茫然不知。
4. 人工智能学派之间的互动
随着人工智能的不断发展，这些学派间的界限越来越模糊。我注意到，在实际应用中，往往是不同学派的理论互相交融，形成新的算法和系统。例如，深度学习模型的训练过程中也可以引入一些逻辑推理的元素，提升模型的推理能力。
这种互动不仅推动了技术的进步，也促使我们重新思考人类智能的本质。人工智能是否能够真正理解人类的情感与思维？这依然是一个值得探讨的话题。
5. 人工智能学派的未来展望
未来的人工智能学派将如何发展？我认为，除了继续推动算法的进步，我们还需要关注人工智能的伦理、安全和社会影响。这些问题的解决将关系到人工智能的可持续发展。
总的来说，人工智能的学派反映了我们对智能、意识和计算能力的不同理解与探索。在这片充满机遇与挑战的领域，深入了解这些学派不仅有助于我们迎接新技术的到来，更能帮助我们在进一步发展人工智能的同时，保持对人类价值与伦理的思考。
通过本文的讨论，我希望能为大家提供一个关于人工智能学派的全景图。不同的学派，如同人工智能发展的多个支流，共同汇聚成未来的洪流。我期待在不远的未来，我们能够在这条道路上发现更多未知的可能性。
九、人工智能三学派分别是？
智能三学派分别是：符号主义，连接主义，行为主义。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
十、人工智能三大主流学派关系？
人工智能的发展，在不同的时间阶段经历了不同的流派，并且相互之间盛衰有别。目前人工智能的主要学派有下列三家：
符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统，即符号操作系统，假设和有限合理性原理。
连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
会发现三者的根源依据存在着较大的差异性，也为后世的学派发展产生了较为深远的影响