人工智能的哲学基础存在唯理主义和经验主义的分野。早期关于人工智能的思想和实践依循唯理主义的逻辑路径，强调逻辑和推理的重要性。建立在唯理主义基础上的经典人工智能系统“注重孤立的、处理一个特殊问题的能力，使用声明好的、静态的知识结构，考虑如何建模、推理和规则，与问题域无直接交互、通过用户或独立模块与环境联系，问题由符号项定义、所返回的解也是符号化的。通常，对变化的环境不能自适应”[13]。人工智能研发以构建符号化的逻辑推理体系为中心，计算机是处理符号逻辑系统的工具，运用形式逻辑和数理逻辑推理解决问题。它侧重在实验室进行科学研究，探索一般思维规律，是以算法为中心的AI 范式，关注学术性胜于实用性。
唯理主义符号化逻辑学派主导的人工智能研发时期的标志性事件主要有：1951 年，迪特里希·普林兹（Dietrich Prinz）写出了国际象棋游戏程序。同年，克里斯托弗·斯特雷奇（Christopher ＆ Strachey）写出了跳棋游戏程序，首次使用启发式搜索程序。1956 年，艾伦·纽威尔（Allen Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert Alexander Simon）模拟人类用数理逻辑证明定理的思维设计了“逻辑理论家”程序。“这一工作受到人们高度的评价，并认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。”[14]1956 年，阿瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）研发出具有自主学习功能的跳棋程序，它既能通过棋谱学习相关技艺，又能总结实战经验。1958 年，麦肯锡（J.McCarthy）研发出既能处理数据，又能处理符号的表处理语言，即LISP，其作为人工智能系统程序开发的重要语言工具至今仍在发挥作用。同年，罗森布拉特（Rosenblatt）在计算机上模拟实现了被称为“感知机”（perceptron）的模型，它可以完成简单的视觉处理任务。1960 年，艾伦·纽威尔、肖（Shaw）和赫伯特·西蒙在分析和总结人类求解思维活动的基础上，研发出“通用问题求解程序GPS”。1965 年，鲁滨逊（Robinson）提出了归结法，将定理证明推向新的高潮。(www.xing528.com)
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