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!

　　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！

　　共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）.STUARTJ！RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标.集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统！简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序!主条目：控制论和计算神经科学20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。

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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!

　　JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)![33]60年代，符号方法在小型证明程序上模拟思考有很大的成就.基于控制论或神经网络的方法则置于次要![34]60~70年代的研究者确信符号方法可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标!认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学,运筹学和经营科学！

　　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！11月5日上午11时，司机王军驾车从远大路进入嘉雨路。行驶不过百米，由于马王堆蔬菜市场东门处一辆20米长的加挂货车从市场出来，王军的小车被堵住了前路。好几分钟过去，货车仍没顺利出场，但王军身后已排起了汽车长龙，载满货物的三轮车在排队车辆中乱穿乱行。王军介绍，拥有四车道的嘉雨路原本算不上宽敞，一旦遇上大货车进出市场，整个路面都会造成堵塞，加之不少货车、三轮车路边违法停靠占用车道，短短的1公里路程常常会耽搁十余分钟。