人工智能两种典型方式的区别主要在于它们的基础原理和实现方式。
人工智能的两种典型方式是符号主义和连接主义。二者的区别主要在于它们的基础原理和实现方式。
符号主义是以知识表示和推理为基础的人工智能方式，它认为人工智能可以像人类一样，通过符号来表达知识和推理。符号主义在人工智能的早期占据了主导地位，代表人物包括纽厄尔、西蒙等。符号主义的优点在于它的知识表达和推理过程比较直观和易于理解，但是它的缺点在于难以处理不确定性和模糊性，同时也难以实现自我学习和知识更新。
连接主义则是以神经网络为基础的人工智能方式，它认为人工智能可以像人脑一样，通过神经元之间的连接来实现智能。连接主义的代表人物包括赫布、罗森布拉特等。连接主义的优点在于它可以处理不确定性和模糊性，同时也可以实现自我学习和知识更新，但是它的缺点在于难以理解和调试，同时也需要大量的数据和计算资源。
总之，符号主义和连接主义在知识表示、推理方式和神经网络结构等方面存在明显的区别。选择合适的人工智能方式取决于具体的应用场景和需求。
人工智能的意义
人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学等。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
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