的智能行动，这也是维纳对“机械大脑论”的翻天覆地的革新，是机器与生物体在理论上可以表现出相同智能行为的理论基础。机器与生物在行为意义上的界限，或者说智能与否在行为意义上的界限，可概括为以下两点：
● 机械或者机电系统中的反馈机制可以推广到人类和其他生物的范畴，可以用同一套理论去阐释动物和机器两大领域的信息、通信、控制和反馈问题。
● 人类和其他生物的智能行为，同样可以推广到机器，机械也可以实现智能行为。根据“感知（输入）—行动（输出）”方法，只要能够对环境的外部输入给予预期中的输出，就是智能的体现，而不需要去纠结是机器还是生物体。
这两点也是现在行为主义学派的理论基础，由美国人工智能研究协会（AAAI）的创始人之一—麻省理工学院的罗德尼·布鲁克斯（RodneyBrooks，1954—）教授于 20 世纪 90 年代初期在他的文章《大象不下棋》（“ Elephants Don’t Play Chess”）中提出。他一直倡导研究“没有表达的智能”和“没有推理的智能”，认为“智能”取决于“感知”和“行动”。布鲁克斯本人也是维纳时代之后，行为主义学派的重要代表人物之一。
关于控制论的其他观点和细节，笔者不再细说，毕竟这与控制科学关系更密切些。行文至此，人工智能学科中三大学派的主要人物和主要观点都已经介绍过了，这里可以对比总结一下：连接主义学派使用的是生物仿生学的方法，通过模拟生物体的脑部组织结构去寻找智能，它关心的是承载智能的生理结构；符号主义学派使用的是逻辑推理和演算的方法，通过解析物理符号系统假说和启发式搜索原理去寻找智能，它关心的是承载智能的心理结构和逻辑结构；而行为主义学派使用“感知—动作”的研究方法，通过环境反馈和智能行为之间的因果联系去寻找智能，既不关心智能的载体和内部的生理结构，也不关心智能的逻辑和心理结构，只关心智能的外部可观察到的行为表现。如果用最简单的一句话进行总结，我们可以说连接主义学派在研究“大脑”（Brain），符号主义学派在研究“心智”（Mind），行为主义学派则在研究“行为”（Action）。
第 5 章 行为主义学派
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