人工智能联接派也指“连接主义（Connectionism），这是一个在人工智能领域中与“符号主义”和“行为主义”并列的重要流派。连接主义主要关注的是通过模拟大脑神经网络的结构和功能来实现人工智能。以下是连接主义的技术特点：
1. 神经网络模型
- 仿生基础：连接主义的核心是基于对人脑神经系统的理解，特别是神经元之间的互联模式。它借鉴了神经科学中的概念，如神经元、突触、兴奋与抑制等。
- 网络架构：连接主义的典型实现是人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs），包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等多种形式。这些网络由大量简单处理单元（节点或神经元）组成，通过权重连接形成复杂的层次结构。
2. 分布式表示与并行计算
- 分布式存储：连接主义模型中，信息不是以离散的符号或规则形式存储，而是以网络中所有神经元权重的分布状态来表示。这种分布式表示方式有利于处理模糊、冗余和非结构化的信息。
- 并行处理：神经网络中的各个节点可以同时对输入进行处理，实现高度的并行计算，这与大脑神经系统的并行工作方式相吻合，有助于快速处理大规模数据。
3. 学习与适应
- 学习算法：连接主义强调通过训练数据自动调整网络权重，使网络能够学习从输入到输出的映射关系。常见的学习算法包括有监督学习（如反向传播）、无监督学习（如自编码器）、强化学习（如Q-learning）等。
- 适应性与泛化：经过训练的神经网络能够对未见过的数据做出合理的预测或决策，表现出良好的泛化能力。此外，随着新数据的输入和学习的持续进行，网络可以动态地适应环境变化。
4. 非线性与非逻辑推理
- 非线性建模：神经网络通过多层非线性变换（如激活函数）能够捕捉复杂的数据关系和模式，适用于解决非线性问题，这是传统线性模型难以胜任的。
- 非逻辑推理：连接主义模型不依赖于传统的逻辑推理规则，而是通过调整权重分布来实现“软”推理，这种推理方式允许一定程度的不确定性、模糊性和概率性。
5. 层次化认知
- 深度学习：连接主义近年来发展的深度学习技术，通过构建深层神经网络来模拟大脑的多层次信息处理。每一层提取不同级别的特征，从低级的边缘检测到高级的抽象概念，实现对复杂数据的逐层理解和抽象。
6. 应用广泛
连接主义技术在众多领域得到广泛应用，包括但不限于：
- 计算机视觉：图像分类、物体检测、语义分割等。
- 自然语言处理：语音识别、机器翻译、文本分类、问答系统等。
- 推荐系统：用户行为预测、内容推荐、个性化排序等。
- 生物医学：疾病诊断、基因表达分析、药物发现等。
- 游戏与控制：游戏AI、机器人控制、自动驾驶等。
综上所述，人工智能联接派（连接主义）的技术特点主要包括神经网络模型、分布式表示与并行计算、学习与适应能力、非线性与非逻辑推理、层次化认知以及广泛的实际应用。这些特点使其在现代人工智能，尤其是机器学习和深度学习领域中占据主导地位。