人工智能中的符号主义为什么又叫心理学派？
在人工智能的早期发展阶段，符号主义（Symbolicism）之所以也被称为“心理学派”（Psychological School）或“认知主义”（Cognitivism），并非偶然，而是因为它在核心理念和研究方法上，与当时心理学领域对人类智能的理解和探索紧密相连，甚至可以说受到了深刻的影响。想要理解其中的缘由，我们需要深入探讨符号主义的基石，以及它与当时主流心理学思想的交汇点。
符号主义的基石：信息与推理
符号主义的核心观点可以概括为：智能的本质在于对符号（symbols）的操作和推理。 这里的“符号”并非指文学作品中的象征意义，而是泛指能够代表某种意义的抽象实体。例如，数字“3”代表数量三，字母“A”代表一个特定的发音和视觉形象，一个词语如“苹果”代表一种水果。
符号主义者认为，人类的思维过程，以及由此产生的智能行为，都可以被分解为一系列的符号以及作用于这些符号的规则（rules）。这些规则是逻辑性的、操作性的，可以被明确地定义和执行。例如，当我们在脑海中进行加法运算时，我们可能在操作数字符号“2”和“3”，并应用“加法”这个规则，最终得到符号“5”。
基于这一核心信念，符号主义者着手构建能够模拟人类智能的计算机程序。他们相信，只要我们能够：
1. 准确地表示知识： 将人类所拥有的各种知识，无论是事实性的（如“天空是蓝色的”），还是过程性的（如“如何做炒鸡蛋”），都转化为计算机可以理解和处理的符号形式。这通常通过逻辑语句、谓词逻辑、产生式规则（production rules）等方式实现。
2. 定义有效的推理机制： 设计算法和程序，使其能够根据这些符号化的知识，通过逻辑推理、搜索、匹配等方式，来解决问题、做出决策、甚至进行学习。
例如，早期的专家系统就很好地体现了符号主义的思想。一个诊断疾病的专家系统，会用符号来表示症状（如“发烧”、“咳嗽”），疾病（如“感冒”、“肺炎”），以及它们之间的关联规则（如“如果病人有发烧且咳嗽的症状，则有可能是感冒”）。系统通过应用这些规则来推理出最可能的诊断结果。
与心理学的深度关联：仿照人类心智
那么，为什么这种对信息和推理的关注会与“心理学派”联系起来呢？原因在于：
模仿人类心智的运作方式： 在20世纪中叶，认知心理学（Cognitive Psychology）正在兴起，逐渐取代了行为主义（Behaviorism）的主流地位。认知心理学关注人类的内部心理过程，如记忆、感知、问题解决、语言理解等。它试图理解“心智”是如何工作的，是如何加工信息的。符号主义者受到这一浪潮的鼓舞，认为既然心理学研究的是人类的心智，而心智又是智能的源泉，那么，如果能够精确地模拟人类心智处理信息和进行推理的过程，就等同于创造了人工智能。
“信息处理模型”的共鸣： 认知心理学大量使用了“信息处理”（Information Processing）的隐喻来描述人类心智。它认为，人类就像一个复杂的计算机系统，通过感官输入信息，在内部进行加工、存储、检索，最后产生行为输出。这种“输入加工输出”的模型与计算机科学中的信息处理概念不谋而合。符号主义者正是基于这种信息处理的框架，试图用计算机程序来重现人类的学习、记忆、推理等一系列心智活动。他们相信，通过精心设计的符号和规则，就能在计算机中“复制”出人类的思考过程。
“类比”而非“模拟”： 值得强调的是，符号主义者并非一定要在计算机中“模拟”出人类大脑的物理结构或神经元的工作方式。他们的目标是“类比”（analogy）人类的“心智功能”（mental functions）。换句话说，他们关心的是最终的智能表现，以及实现这些表现所涉及的抽象的逻辑和信息处理步骤，而不是具体的生理机制。他们认为，只要能够实现同样的智能行为，无论底层实现方式与人脑有多大差异，都可以算作是成功的人工智能。
研究方法的借鉴： 当时的认知心理学家在研究人类问题解决、学习等方面，会设计各种实验，观察被试的反应，并尝试构建模型来解释这些现象。符号主义者在设计他们的AI系统时，也常常会参考心理学对人类认知过程的研究成果。例如，他们可能会研究人类是如何学习新概念的，然后尝试将这些学习机制（如概念形成、归纳推理）转化为算法。
因此，将符号主义称为“心理学派”，是因为它在方法论和目标上，都深受当时心理学对人类心智运作的理解的影响。它将智能视为一种“可计算的”心智过程，试图通过符号和逻辑规则来“重现”人类的认知能力。这种观点在人工智能的初期占据了主导地位，并催生了早期的许多重要成果。
然而，随着研究的深入，符号主义也面临一些挑战，例如如何处理模糊性、如何进行常识推理、以及如何模拟情感和创造力等。这些挑战也促使了后来其他AI学派（如连接主义）的兴起，它们从不同的角度去理解和实现智能。但不可否认的是，符号主义作为人工智能的早期基石之一，其与心理学研究的紧密联系，为我们理解智能的本质提供了重要的视角。
符号主义的基石：信息与推理
符号主义的核心观点可以概括为：智能的本质在于对符号（symbols）的操作和推理。 这里的“符号”并非指文学作品中的象征意义，而是泛指能够代表某种意义的抽象实体。例如，数字“3”代表数量三，字母“A”代表一个特定的发音和视觉形象，一个词语如“苹果”代表一种水果。
符号主义者认为，人类的思维过程，以及由此产生的智能行为，都可以被分解为一系列的符号以及作用于这些符号的规则（rules）。这些规则是逻辑性的、操作性的，可以被明确地定义和执行。例如，当我们在脑海中进行加法运算时，我们可能在操作数字符号“2”和“3”，并应用“加法”这个规则，最终得到符号“5”。
基于这一核心信念，符号主义者着手构建能够模拟人类智能的计算机程序。他们相信，只要我们能够：
1. 准确地表示知识： 将人类所拥有的各种知识，无论是事实性的（如“天空是蓝色的”），还是过程性的（如“如何做炒鸡蛋”），都转化为计算机可以理解和处理的符号形式。这通常通过逻辑语句、谓词逻辑、产生式规则（production rules）等方式实现。
2. 定义有效的推理机制： 设计算法和程序，使其能够根据这些符号化的知识，通过逻辑推理、搜索、匹配等方式，来解决问题、做出决策、甚至进行学习。
例如，早期的专家系统就很好地体现了符号主义的思想。一个诊断疾病的专家系统，会用符号来表示症状（如“发烧”、“咳嗽”），疾病（如“感冒”、“肺炎”），以及它们之间的关联规则（如“如果病人有发烧且咳嗽的症状，则有可能是感冒”）。系统通过应用这些规则来推理出最可能的诊断结果。
与心理学的深度关联：仿照人类心智
那么，为什么这种对信息和推理的关注会与“心理学派”联系起来呢？原因在于：
模仿人类心智的运作方式： 在20世纪中叶，认知心理学（Cognitive Psychology）正在兴起，逐渐取代了行为主义（Behaviorism）的主流地位。认知心理学关注人类的内部心理过程，如记忆、感知、问题解决、语言理解等。它试图理解“心智”是如何工作的，是如何加工信息的。符号主义者受到这一浪潮的鼓舞，认为既然心理学研究的是人类的心智，而心智又是智能的源泉，那么，如果能够精确地模拟人类心智处理信息和进行推理的过程，就等同于创造了人工智能。
“信息处理模型”的共鸣： 认知心理学大量使用了“信息处理”（Information Processing）的隐喻来描述人类心智。它认为，人类就像一个复杂的计算机系统，通过感官输入信息，在内部进行加工、存储、检索，最后产生行为输出。这种“输入加工输出”的模型与计算机科学中的信息处理概念不谋而合。符号主义者正是基于这种信息处理的框架，试图用计算机程序来重现人类的学习、记忆、推理等一系列心智活动。他们相信，通过精心设计的符号和规则，就能在计算机中“复制”出人类的思考过程。
“类比”而非“模拟”： 值得强调的是，符号主义者并非一定要在计算机中“模拟”出人类大脑的物理结构或神经元的工作方式。他们的目标是“类比”（analogy）人类的“心智功能”（mental functions）。换句话说，他们关心的是最终的智能表现，以及实现这些表现所涉及的抽象的逻辑和信息处理步骤，而不是具体的生理机制。他们认为，只要能够实现同样的智能行为，无论底层实现方式与人脑有多大差异，都可以算作是成功的人工智能。
研究方法的借鉴： 当时的认知心理学家在研究人类问题解决、学习等方面，会设计各种实验，观察被试的反应，并尝试构建模型来解释这些现象。符号主义者在设计他们的AI系统时，也常常会参考心理学对人类认知过程的研究成果。例如，他们可能会研究人类是如何学习新概念的，然后尝试将这些学习机制（如概念形成、归纳推理）转化为算法。
因此，将符号主义称为“心理学派”，是因为它在方法论和目标上，都深受当时心理学对人类心智运作的理解的影响。它将智能视为一种“可计算的”心智过程，试图通过符号和逻辑规则来“重现”人类的认知能力。这种观点在人工智能的初期占据了主导地位，并催生了早期的许多重要成果。
然而，随着研究的深入，符号主义也面临一些挑战，例如如何处理模糊性、如何进行常识推理、以及如何模拟情感和创造力等。这些挑战也促使了后来其他AI学派（如连接主义）的兴起，它们从不同的角度去理解和实现智能。但不可否认的是，符号主义作为人工智能的早期基石之一，其与心理学研究的紧密联系，为我们理解智能的本质提供了重要的视角。
网友意见
其实不单单是所谓的符号主义跟心理学有关。
所谓的人工智能，主要是分为两大类。
第一类、就是跟所谓的符号主义，依靠规则的推理
第二类、统计学派
当然上述两者是相互渗透。某些方面是各有长处的。
以自然语言处理（NLP）来说，统计学派就比心理学派牛逼。
现在概要的举个例子：
一大段中文文本，要理解其意思，第一步就是要切词，把一整个句子分割成一个个句子。
目前来说，基于统计规则的方法要远胜于 心理学派的处理。
由XXX公司提供技术和服务
切词容易出现错误的
由/XXX/公司/提供/技术/和服/务
由/XXX/公司/提供/技术/和/服务
上面是两种断句方式。
很显然后面一种是对的。
从处理上来说，目前基本都是统计学习的方式来处理。
符号主义假设人的认知是一种计算，人类智能和机器智能都是物理符号系统、遵守有限合理性原理，可以用心理学研究成果指导机器智能的实现。
纽威尔和西蒙提出，符号是人类认知和思维的基本单元，人脑用符号表示知识、按特定规则处理符号。倘若通过研究可以理解人类认知使用的规则和符号，那么让计算机按照同样的规则处理这些符号，就可能创造出高度模拟人类认知的智能机器。
1957 年，纽威尔和西蒙等研制出能证明数学定理的机器。这是符号主义的成功实践之一。
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