机制主义小结

系统实施上述各个转换的结果，对于给定的问题—环境—目标，就可以正确地获取相关的信息，这些信息则可以被提炼成为相应的知识（实现认知），进而在目标的引导下，这些信息和知识被激活成为解决问题达到目标满足约束的智能策略，显示出系统“认识问题和解决问题”的智能。因此，机制主义具有普遍意义。

机制主义认为，“信息—知识—智能转换”是智能生成的共性核心机制。尽管存在各种不同的智能生成过程，但是“信息—知识—智能转换”却是智能生成过程的共同主轴，差别主要表现为这些转换的具体实现方式的多样性。智能生成的共性核心机制可以用图7．5．2表示:

图7．5．2　智能生成的共性核心机制

上图表明，结构主义方法（利用经验性知识的神经网络）、功能主义方法（利用规范性知识的专家系统方法）、行为主义方法（利用常识性知识的感知—动作系统方法）三者确实在机制主义（信息—知识—智能转换）框架下实现了完美的互补与统一。而且，结构主义方法获得的经验性知识经过验证就可以成为功能主义方法所需要的规范性知识，功能主义方法的规范性知识经过普及处理就可以成为行为主义方法所需要的常识性知识。

可见，在智能生成机制（机制主义）的统一框架体系下，结构主义（以人工神经网络为代表）、功能主义（以专家系统为代表）、行为主义（以感知动作系统为代表）三者之间并不存在“孰优孰劣”的分别；相反，它们之间构成了和谐分工互补的统一体。于是，智能生成的共性机制“信息—知识—智能转换”就天然地成为了“人工智能和谐理论”的基础。“人工智能和谐理论”不仅有助于结束原来三种理论之间旷日持久的“孰优孰劣”之争，而且可以使人工智能的整体理论由此得到有效的深化和整合，为未来的发展提供新的基础以及新的研究途径。