（3）行为主义
行为主义（Actionism），又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism），其原理为控制论及感知—动作型控制系统。行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳和麦克洛等人提出的控制论和自组织系统影响了许多领域。控制论的早期研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到60－70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。
以上三个人工智能学派将长期共存与合作，取长补短，并走向融合和集成，为人工智能的发展作出贡献。
3.2 解开认知本质之谜
人的认知活动具有不同的层次，对认知行为的研究也应具有不同的层次，以便不同学科之间分工协作，联合攻关，早日解开人类认知本质之谜。应从下列4个层次开展对认知本质的研究。
（1）认知生理学
研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动，是认知科学研究的底层。它与心理学、神经学、脑科学有密切关系，且与基因学、遗传学等有交叉联系。
（2）认知心理学
研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。它与心理学有密切关系，且与人类学、语言学交叉。
（3）认知信息学
研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级自然信息处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。它与神经学、信息学、计算机科学有密切关系，并与心理学、生理学有交叉关系。
（4）认知工程学
研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具，应成为现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。它与人工智能、信息学、计算机科学有密切关系，并与控制论、系统学等交叉。
只有开展大跨度的多层次、多学科交叉研究，应用现代智能信息处理的最新手段，认知科学才可能较快地取得突破性成果。
４．若干新研究领域
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
4.1 分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能（Distributed AI，DAI）是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。DAI中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（Multiagent System，MAS）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而MAS则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
MAS更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和MAS的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、MAS学习和应用等。MAS已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
4.2 计算智能与进化计算