从人工智能的三大流派来看，编写规则属于符号主义学派，模仿学习和强化学习属于连接主义学派。符号主义的核心思想是人类专家将知识和决策过程编写为明确的逻辑规则，用各种符号来表达知识和概念之间的关联。该学派的典型代表作是专家系统，它将特定领域的知识编码到知识库中，推理引擎根据输入的事实进行匹配并执行相应的规则，得出具体的结论。连接主义的核心思想是智能来自于神经网络及其连接机制，强调的是从数据中学习，构建由大量简单的处理单元通过带有权重的连接组成的人工神经网络。根据输入数据自动调整网络中的连接权重，以最小化网络输出和真实输出之间的误差，使得网络学习输入和输出之间的复杂映射关系并具备泛化能力。具体到自动驾驶领域，23年之前，头部智驾企业实现了基于深度神经网络的感知。在驾驶策略决策上依赖天生牛马的程序员编写的程序，感知层践行的是连接主义，决策层践行的是符号主义，算是符号主义和连接主义的混合体。24年之后，头部智驾企业纷纷效法特斯拉转型端到端方案，其核心转变在于决策层由规则驱动的编码转向数据驱动的深度神经网络，从学术流派上来看，则是全面转向了连接主义。大v聊车
