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采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計(jì)一個智 能系統(tǒng)（一個模塊）來進(jìn)行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不 懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種 復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時 就可能改正，至少不會永遠(yuǎn)錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用 這種方法來實(shí)現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門難 度大一點(diǎn)。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時 無須對角色的活動規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問題，通常會比前一 種方法更省力。

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80年代符號人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號系統(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)和模式識別。很 多研究者開始關(guān)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(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，否定符號人工智能而專注于 機(jī)器人移動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)，同時提出了在人工智能中使用控制理論。 TSXMRP232P

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