these so-called connectionist model

these so-called connectionist models of intelligent systems were seen by some as di-rect competitors both to the symbolic models promoted by Newell and Simon and to the
logicist approach of McCarthy and others (Smolensky, 1988),,,
It might seem obvious that at some level humans manipulate symbols—in fact, Terrence Deacon's book The SymbolicSpecies (1997) suggests that this is the defining characteristic of humans but the most ar-dent connoctionists questioned whether symbol manipulation had any real explanatory role in detailed models of cognition. This question remains unanswered, but the current view is that connectionist and symbolic approaches are complementary, not competing. As occurred with
the separation of AI and cognitive science, modern neural network research has bifurcated
into two fields, one concerned with creating effective network architectures and algorithms
and understanding their mathematical properties, the other concerned with careful modeling
of the empirical properties of actual neurons and ensembles of neurons.

Kết quả (Việt) 1:

Các mô hình này cái gọi là việc của hệ thống thông minh đã được nhìn thấy bởi một số là di-rect đối thủ cạnh tranh cả hai mô hình biểu tượng quảng cáo bởi Newell và Simon và để các logicist phương pháp tiếp cận của McCarthy và những người khác (Smolensky, 1988),,,Nó có vẻ rõ ràng rằng tại một số con người mức độ thao tác biểu tượng-trong thực tế, Terrence Deacon cuốn sách The SymbolicSpecies (1997) cho thấy rằng đây là đặc tính xác định của con người nhưng nhất ar-dent connoctionists hỏi cho dù thao tác biểu tượng có bất kỳ vai trò thực sự giải thích trong các mô hình chi tiết của nhận thức. Câu hỏi này vẫn còn unanswered, nhưng quan điểm hiện nay là việc đó và phương pháp tiếp cận mang tính biểu tượng được bổ sung, không cạnh tranh. Như đã xảy ra với sự chia tách của AI và nhận thức khoa học, nghiên cứu hiện đại mạng nơ-ron đã bifurcated vào hai lĩnh vực, một có liên quan với việc tạo ra hiệu quả mạng kiến trúc và thuật toán và sự hiểu biết các tính toán học, các khác có liên quan với mô hình cẩn thận Các đặc tính thực nghiệm của tế bào thần kinh thực tế và ensembles của tế bào thần kinh.

Kết quả (Việt) 2:

những cái gọi là mô hình connectionist của hệ thống thông minh đã được nhìn thấy bởi một số đối thủ cạnh tranh như di-rect cả các mô hình tượng trưng thăng bằng Newell và Simon và các
phương pháp tiếp cận logicist của McCarthy và những người khác (Smolensky, 1988) ,,,
Nó có vẻ rõ ràng rằng tại một số con người mức thao tác biểu tượng trong thực tế, cuốn sách Terrence Deacon của The SymbolicSpecies (1997) cho thấy rằng đây là đặc tính của con người nhưng connoctionists nhất ar-dent đặt câu hỏi liệu các thao tác biểu tượng có bất kỳ vai trò giải thích thực sự trong mô hình chi tiết của nhận thức. Câu hỏi này vẫn chưa được trả lời, nhưng điểm hiện nay là phương pháp kết nối và nhiều biểu tượng được bổ sung, không phải cạnh tranh. Khi xảy ra với
sự tách biệt của AI và nhận thức khoa học, nghiên cứu mạng lưới thần kinh hiện đại đã chân xòe
thành hai lĩnh vực, một quan tâm đến việc tạo ra các kiến trúc mạng hiệu quả và các thuật toán
và hiểu tính chất toán học của họ, các quan tâm khác với mô hình cẩn thận
của các thuộc tính thực nghiệm của tế bào thần kinh và thực tế cụm công trình của tế bào thần kinh.