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  - 符號流
  - 統計流
  - 神經－符號合流
  - 邏輯主義
  - 連結主義
  - 行為主義
  - 情境主義
  - 深度學習
  - 強化學習
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# 🎏流派 &🏮主義 

::: {#fig-mindmap-02 caption="聚焦 ☸ AI🎏流派~🏮主義 心智圖" }
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::: {.callout-tip #tip-schools-paradigms title="應對 AI ㉄的🎏「流派」🏮「主義」"}
🥺 知識的「流派」和「主義」，是人類克服某些共識或共通問題，採取的不同知識及心智立場。例如，面對共通的 [㉄ AI 問題意識](01----problematics.qmd#nte-problematics)，產出不同應對問題的流派主張。
🎏🏮
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> 🎏 什麼是 AI「流派」？🏮 為什麼還分「主義」？

🎋 AI 的發展歷程多元，從早期的邏輯推理系統到當代機器學習的 [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd)，在追求 [人工通用智慧](02-04-agi.qmd)（AGI）願景的過程中，既有信奉者，也有懷疑者，並衍生出「弱人工智慧」與「強人工智慧」兩種立場。

為協助讀者系統掌握，本書以「流派」與「主義」分述各自的脈絡，鋪陳 AI 技術與哲思的交織圖景。學習的目標不是為了「站隊」，而是先理解各「流派」與「主義」的認知導向、著重範圍、相關概念及代表技術，進而區辨它們所彰顯的認知能力與世界觀。

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## 🎏🏮 流派與主義的交織圖景  {.unnumbered}

### 🔹 🎏 三大流派  {.unnumbered}

AI 的思想**流派**（schools of thought）可粗分為：

- 🏛️ `符號流`（Symbolic AI）：依 **形式邏輯** 與 **知識表徵工程** 發展出基於規則與推理的系統，例如早期的專家系統與自動對話系統。  
- 🌀 `統計流`（Statistical AI）：依 **機率模型** 與 **統計學習** 從數據中發掘模式，並透過「特徵工程」學習各類任務，包括深度學習「自動特徵學習」，例如現代的 LLM 聊天機器人。  
- 🧠🏛️ `神經－符號合流`（Neuro-Symbolic AI）：融合符號流的邏輯推理與統計流的數據驅動學習，兼顧可解釋性與靈活性。  

### 🔸 🏮 四大認知典範（主義） {.unnumbered}

AI 的發展涵蓋下述**認知典範**（cognitive paradigms），英文名稱多以 -ism 結尾：

- 🏮🏛️ `邏輯主義`（Logicism）：邏輯推理導向，強調結構、語意與可證明性。其核心主張是🏛 `知識表徵` 與 ⇒ `形式邏輯` 為智能基礎。代表技術如 `專家系統`、`本體論建模`、`自動定理證明`。  
- 🏮🧬 `連結主義`（Connectionism）：模仿神經元連結的數學模型。它強調智能是**源於**互相連結的運算節點單元之間，透過關聯性**湧現**而成的。其核心主張是`神經網路`為智能基礎。代表技術如`深度學習`、`神經網路`。
- 🏮💪 `行為主義`（Behaviorism）：刺激–反應導向，強調透過環境互動與強化學習機制（如**獎勵**與**懲罰**）來塑造行為，而不依賴內部表徵或推理。代表技術如 `強化學習`、`強化學習代理`。 
- 🏮🛣🤖 `情境主義`（Situated-ism）：智能體導向，強調智能體的智慧與其所處的環境密不可分。其核心主張是，智能是透過「**感知、行動與環境**」之間的即時互動而產生的，以 `具身智能` 與 `情境感知` 為其智能基礎。代表技術如 `具身機器人`、`人機協作平台`。

### 🤔 流派 🎏 與 主義 🏮 {.unnumbered}

AI 的「流派」與「主義」相輔相成，但側重點不同：

- 🎏🏛️ **符號流** 與 🏮🏛️ **邏輯主義**：  
  - `符號流` 是一個廣泛的學術分支，關注如何用符號和規則來表示知識與推理。  
  - `邏輯主義` 則是一種更為哲學化與嚴謹的立場，主張所有智能推理都應基於形式邏輯，並以知識表徵為核心。  

- 🎏🌀 **統計流** 與 🏮🧬 **連結主義**：  
  - `統計流` 關注使用統計方法和機率模型來從數據中學習模式，例如機器學習。
  - `連結主義` 則提供了一種基於神經網路的具體實現方式，透過模仿生物神經元的連結來學習。現代深度學習就大量運用了連結主義的架構，**並與統計學習原理高度交織**。

- 🏮💪 **行為主義**：  
  - 作為一種「主義」，強調「刺激–反應」模式與外部獎懲機制，與統計流中的 **強化學習** 緊密結合。不同之處在於，行為主義在哲學上**不依賴內部表徵**，而某些統計流方法則需要特徵工程與內部狀態建模。  

- 🏮🛣🤖 **情境主義**：  
  - 關注智能體與其物理及社會環境的互動，可與統計流中的 **強化學習** 結合（如機器人透過與環境互動學習），也可與 **神經－符號合流** 結合，讓神經網路處理感官輸入，符號系統負責高層推理與規劃，並在具身情境中運作。  

總之，「流派」描述的是研究的**方法與技術**（如符號處理、統計模型、神經網路），而「主義」則闡述對**智能本質的理解與認知哲學**（如邏輯基礎、連結湧現、環境互動）。許多主義都能找到與特定流派契合的技術實現。

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## 🪴 內容大綱  {.unnumbered}

本章聚焦於 AI 認知架構的基礎分類與哲學立場，系統介紹**三大流派**與**四大主義**的完整內容，唯獨 `情境主義` 留待 [第捌篇 🦾](08----embodied_ai.qmd)「具身派 AI」專章探討。為幫助讀者深入淺出掌握較抽象的理論，本章引入大眾常討論的 [AGI 人工通用智慧](02-04-agi.qmd) 與 [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd)，以具體案例對照不同認知架構的差異與適用性。

本章的目標是闡明 **認知能力** 的框架性知識，讓讀者能在後續章節中快速對應各種 AI 技術與應用的理論基礎，並建立跨章節的知識連結，為理解後續如 [分析與決策](06----analytics_decisions.qmd)、[具身派 AI](08----embodied_ai.qmd) 等內容打下堅實基礎。

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### 🌰 核心條目內容  {.unnumbered}

* **2.1** 🎏🏮🏛️ [符號流／邏輯主義](02-01-symbolic_ai.qmd)（Symbolic AI / Logicism）  
  - 邏輯推理導向，強調知識表徵與形式邏輯，代表技術如 `專家系統`、`本體論建模`、`自動定理證明`。

* **2.2** 🎏🌀 [統計流](02-02-statistical_ai.qmd)（Statistical AI）  
  - 以統計建模與機率推斷為核心，強調數據驅動的模式識別與預測能力，代表技術如 `機器學習`、`貝葉斯網路`、`LLM 聊天機器人`。  

* **2.3** 🎏🧠🏛️ [神經－符號合流](02-03-neurosymbolic_ai.qmd)（Neuro-Symbolic AI）  
  - 融合神經網路的學習能力與符號系統的推理能力，兼顧靈活性與可解釋性，代表技術如 `知識圖譜+深度學習`、`混合推理系統`。  

* **2.4** 🪙🫣 [AGI 人工通用智慧](02-04-agi.qmd)（AGI）  
  - 追求跨領域、跨任務的通用智能，具備類人類的學習與推理能力，代表研究方向如 `多任務學習`、`元學習`、`自主代理系統`。  

* **2.5** 🏮🧬 [連結主義](02-05-connectionism.qmd)（Connectionism）  
  - 模仿生物神經元的連結結構，強調智能源於節點單元間的關聯與「湧現」特性，代表技術如 `深度學習`、`語言模型嵌入`。  

* **2.6** 🏮💪 [行為主義](02-06-behaviorism.qmd)（Behaviorism）  
  - 感知–行動導向，強調刺激–反應回饋與強化學習，代表技術如 `強化學習`、`強化學習代理`。  

* **2.7** 😵‍💫🧞‍♀️ [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd)（Large Language Models）  
  - 基於大規模語料訓練的生成式模型，具備語言理解、生成與多任務遷移能力，代表技術如 `GPT 系列`、`Claude`、`Gemini`。

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### 🎋 延伸內容  {.unnumbered}

- 👶🏻🍼 **幼兒成長的認知能力**：🏮 四大主義的行動方針為何？  
  - 若以「某主義」作為教育觀點，會如何設計幼兒的學習環境與互動方式，以滿足[生存、連結、掌控](appendix-cognitive-capacity#parents)等核心需求？  

- 🗫🎲 **「[語言賽局](01-07-Language_Games.qmd)」的問題意識**：🎏 三大流派或 🏮 四大主義會如何處理？  
  - 例如，按「某流派」如何解釋 [LLM 聊天機器人](04-02-llm_chatbots.qmd) 在對話中刻意「諂媚」使用者的行為？  
  - 不同流派可能從符號規則、統計模式、神經網路關聯或行為回饋等角度給出不同詮釋。


## 👉 承先啟後  {.unnumbered}

系統性介紹 AI 的 **流派** 與 **主義** 後，讀者應能見樹見林地掌握各流派對**問題意識**（見[第壹篇 ㉄](01----problematics.qmd) ）的應對方式。

接下來，讀者可以選擇：

* 具體理解：
	- 🪙🫣 [AGI 人工通用智慧](02-04-agi.qmd)
	- 😵‍💫🧞‍♀️ [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd)
* 深入：
	- [第參篇 🏛️](03----symbolic_ai.qmd)  「符號流」AI（⊃🏮🏛️`邏輯主義`）
	- [第肆篇 🌀](04----statistical_ai.qmd) 「統計流」AI（≅🏮🧬 `連結主義`∪🏮💪`行為主義`）
	- [第捌篇 🦾](08----embodied_ai.qmd)　「具身派」AI （≅🏮🛣🤖`情境主義`）
* 區別： 
	- 5 種智能行為體系 「導向」（見 [第伍篇 ☸](05----ai_orientations.qmd) ）
	- 6 分析型式與決策 「知識點」（見 [第陸篇 ❖](06----analytics_decisions.qmd) ）
