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90年代，人工智能研究發展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。 這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的 ，同時也是人工智能成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合 作（如數學，經濟或運籌學）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指 出這些進步不亞于“革命”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術太 專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。 集成方法

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80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統永遠不可能模仿 人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很 多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。 自下而上， 接口AGENT，嵌入環境（機器人），行為主義，新式AI機器 人領域相關的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智能而專注于 機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論 研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。 A16B-1000-0030

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