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采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智 能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什么也不 懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種 復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時 就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用 這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難 度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時 無須對角色的活動規律做詳細規定，應用于復雜問題，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，很多人認為符號系統永遠不可能模仿 人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很 多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。 自下而上， 接口AGENT，嵌入環境（機器人），行為主義，新式AI機器 人領域相關的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智能而專注于 機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論 研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。 TSXMRP232P

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