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90年代，人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來解決特定的分支問題。 這些工具是真正的科學(xué)方法，即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗(yàn)證的 ，同時(shí)也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語言也允許已有學(xué)科的合 作（如數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué)）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指 出這些進(jìn)步不亞于“革命”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術(shù)太 專注于特定的問題，而沒有考慮長遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。 集成方法

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80年代符號(hào)人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿 人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。很 多研究者開始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問題。 自下而上， 接口AGENT，嵌入環(huán)境（機(jī)器人），行為主義，新式AI機(jī)器 人領(lǐng)域相關(guān)的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號(hào)人工智能而專注于 機(jī)器人移動(dòng)和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論 研究者的觀點(diǎn)，同時(shí)提出了在人工智能中使用控制理論。 A16B-1000-0030

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