1-4 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什 么？
人工智能研究形成了三大学派： 随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机 器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主 义三大学派。
符号主义学派
是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符 号来表示，认知可以通过符号运算来实现。如专家系统等。
连接主义学派
是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（San-Diego）举行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。
行为主义学派
是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。
三大学派的综合集成
随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。
人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
1-6 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
人工智能目前还没有形成统一的理论，智能是多种能力的体现，目前的人工智能也是体现在具体的研究和应用领域：
1.认知科学
认知是和情感、动机、意志相对应的理智或认知过程，是为了一定目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。认知科学的研究目的是说明和解释人类在完成认知活动时是如何进行信息加工的。由于认知科学几乎涵盖了人工智能所有的理论问题，因此有时人们也用认知科学作为人工智能的代名词。
2.机器学习
学习是机器获取知识的根本途径，是否具学习能力是机器是否具有智能的重要标志。机器学习主要研究如何模拟或实现人类的学习能。围绕这一问题，人们开展了人类学习机型，机器学习方法和学习系统构造技术这三个方面的研究。
3.自然语言处理
自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别，计算机视觉等技术相结合，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。
4.机器人学
机器人学是在电力学,人工智能,控制论,系统工程,精密机械,信息传感,仿生学以及心理学地多种学科的基础上形成的一门综合性技术学科。人工智能所涉及的几乎所有技术都可以在这个领域中得到应用。
5.计算机博弈
计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。
6.自动定理证明
自动定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现非数值符号的演算过程.
7.模式识别
模式识别是研究\模拟和实现人类分类能力的科学,以便能够应用计算机对某一范畴内的事物,事件或过程进行自动的识别和分类.模式识别是人工智能的重要组成部分,它本身又分为文字识别,语音识别,生物特征识别,遥感图像分析,医学图像分析等许多分支.
8.计算机视觉
计算机视觉是在计算机上实现或模拟人类人类视觉功能的学科,其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力的能力，这种能力不仅包括感知三维环境中物体的形状，位置，姿态，运动等几何信息的能力，而且还包括对这些信息进行描述，存储，识别与理解的能力。
9.人工神经网络
人工神经网络是一个由大旦简单处理单元经广泛互连后所构成的人工网络,用于模拟神经网络的结构和功能.
10.专家系统
专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统,它将领域专家的经验用知识表示的方法表示出来,放入知识库中,根据这些知识在推理机的作用下,解决某一专门领域内需要专家才能解决的问题。对于专家系统，目前尚无公认的定义，但人们一般普遍认为：专家系统是一个能在某特定领域内，以专家水平去解决该领域中困难问题的计算机软件系统。
11.知识发现与数据挖掘
知识发现与数据挖掘是人工智能中比较新的一个分支,是在数据库基础上实现的知识发现系统,用于从数据库中提炼和抽取的知识,以便能够提示出蕴含在数据背后的关于客观世界内在联系和本质原理的信息,实现知识的自动获取。
12.自动程序设计
自动程序设计是将自然语言描述的程序自动转换成成可执行的程序的技术。自动程序设计包括程序综合性和正确性检验两个方面。程序综合手于实现自动编程，用户只需告诉计算机“做什么”，无须说“怎么做”，计算机就可自能实现程序的设计。
13.智能控制
智能控制是指无需人的干预，或基本无需人的干预，能独立的驱动机器实现其目标的自动控制技术。它是一种把人工智能技术与经典控制理论及现代控制理论相结合，研制智能控制方法。
14.智能决策支持系统
智能决策支持系统是地传统决策支持系统中增加了智能部件的决策支持系统。它是人工智能技术，尤其是专家系统技术与决策支持系统相结合的产物质。智能决策支持系统由数据库，模型库，方法库，人机接口及知识库五部分所组成，既可发挥专家系统在知识处理方面的特长，又可发挥传统决策支持系统在数值分析方面的优势，具有良好的应用前景。
15.分布式人工智能
分布式人工智能主要研究如何协调逻辑或物理上分散的智能系统之间的行为，以便实现问题的并行求解。
深度学习是当前最热的人工智能研究领域
当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。
人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。