子符号法
80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，语音机器人哪个好，特别是感知，机器人，语音机器人图片，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。
自下而上， 接口AGENT，嵌入环境（机器人）， 行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中D***ID RUMELHART 等再次提出 ***网络和 联结主义. 这和其他的子符号方法，语音机器人生产，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。
人工智能的发展
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，语音机器人，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
研究方法
如今没有统一的原理或 范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从 心理或 ***方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于 航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如 逻辑或 优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？
智能是否可以使用高1级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。
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