人工智能经历了两种发展范式：符号主义、连接主义，分别称之为第一代和第二代人工智能。这两种范式发展至今都遇到了瓶颈，触及天花板。今后发展的方向是第三代人工智能，需要去探索。
符号主义简言之就是知识+推理，是基于知识与经验的符号推理模型。
符号主义的具体应用有：化学结构分析（DENDRAL）、计算机硬件组合系统(XCON)、血液传染病诊断与处方(MYCIN、ACE:电缆维护系统、PROLOG、LISP语言等。单一的知识表示-产生式规则
理性智能的代表性成果是完全信息博弈：下国际象棋，打败人类国际象棋冠军。IBM深蓝成功的秘诀是知识与经验比较丰富，700000盘大师下过的棋局、全部5-6棋子的残局，对8000个评价函数参数的调试；采用α-β剪枝算法；算力也比较大。
第一代人工智能优势：第一代人工智能是模仿人类的理性智能，具备可解释性，与人类的显式推理过程一致，基于知识的符号学习可以克服目前基于数据驱动机器学习方法的缺陷（不可解释性，推广能力弱、需要大量数据等）。
第一代人工智能局限性：不能随机应变，只能解决完全信息和结构化环境下的确定性问题，知识自动获取和表示，不确定性知识与推理等。
目前，对于第三代人工智能的展望如下：
第三代人工智能被认为是：知识驱动与数据驱动相结合
很成功的一个例子：沃森
沃森就是把网络中的数据构造成计算机能够利用的语料库。
对于人工智能改变医疗业一个很重要的问题是相互之间是否信得过
比如：还不足以建立可解释性与可信性
要提高可信度、可靠性、可解释性等。
结构化的环境（确定的环境，比如服务大厅里的），机器人还是可以应用的；非结构化，比如自动驾驶就还不可以。
安全性：人脸识别攻防，人脸识别很容易造假。
创新！！！！！！！！！
