在20世紀(jì)60年代和70年代，系統(tǒng)是一種能夠模擬人類決策過程的軟件系統(tǒng)。這些系統(tǒng)在各個領(lǐng)域得到了廣應(yīng)用，其中一個例子是DENDRAL系統(tǒng)，它被用于識別化學(xué)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)。該時(shí)期系統(tǒng)的應(yīng)用范圍非常廣。隨著進(jìn)入20世紀(jì)70年代和80年代，推理機(jī)和基于知識的系統(tǒng)成為主流技術(shù)。推理機(jī)是一種通過邏輯推理解決問題的系統(tǒng)，而基于知識的系統(tǒng)則是一種利用先前的知識來解決問題的系統(tǒng)。這些技術(shù)在語言翻譯、證券交易等領(lǐng)域得到了廣應(yīng)用，為這些領(lǐng)域帶來了巨大的改進(jìn)和進(jìn)步。隨著進(jìn)入20世紀(jì)90年代和2000年代，機(jī)器學(xué)習(xí)成為重要的技術(shù)領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠通過從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來提升性能的技術(shù)。在這個時(shí)期，機(jī)器學(xué)習(xí)得到了大量的發(fā)展和應(yīng)用，例如，搜索引擎、語音識別等領(lǐng)域都受益于機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步。這種技術(shù)的發(fā)展為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能化提供了更多的可能性，使得計(jì)算機(jī)能夠更好地理解和處理復(fù)雜的任務(wù)和問題。

研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣，人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？智能是否可以使用高級符號表達(dá)，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。

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