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人工智能在計算機(jī)上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程 技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機(jī)體 所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（ENGINEERING APPROACH）， 它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是 模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也 和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERIC AL GORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK， 簡稱ANN）均屬后一類型。

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認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力 和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ)，如認(rèn)知 科學(xué)， 運籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué)。他們的研究團(tuán)隊使用心理學(xué)實驗的結(jié)果開 發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下 來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰�；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯 特·西蒙，JOHN MCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想，而應(yīng)嘗試 找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。 6GK1105-2AD00

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