这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划,这是个成功的人工智能软件形式!“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。子符号法一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）.90年代智能AGENT范式被广泛接受.

　　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DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义。这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴.统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因！

　　“反逻辑”斯坦福大学的研究者(如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为!ROGERSCHANK描述他们的“反逻辑”方法为SCRUFFY！常识知识库(如DOUGLENAT的CYC)就是SCRUFFYAI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念.基于知识大约在年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件!

　　他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰!基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法!他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示,智能规划和机器学习!致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。

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　　其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W！GREYWALTER的TURTLES和JOHNSHOPKINSBEAST！这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIOCLUB举行技术协会会议。直到,大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理.符号处理主条目：GOFAI当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学,斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格.

　　值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和先应用领域！不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键.中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。今届会议邀得超过30位举足轻重的业界领袖及国际 知名企业代表担任讲者。会议的焦点活动包括两场主题论坛，首场聚焦环球市场发展趋势，揭示经济格局、消费模式和采购策略的转变，对物流服务及供应链管理所带来的影响。另一场主题论坛以“新兴市场、发展机遇”为题，剖析新兴市场的潜力，分享实战经验。此外，还有四场分组会议，分别围绕“拆解中国市场之谜”、 “亚洲航运业的未来”、“亚洲航空货运业再创高峰”和“醇酒流芳，专家谈酒类物流”四个主题展开讨论。