人工智能（AI）的基础理论是一个多学科交叉的领域，涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个方面。其主要学派和核心思想构成了AI发展的理论框架，为理解和推进AI技术提供了重要的理论支持。以下将从主要学派与核心思想两个方面进行阐述。
首先，AI的主要学派可以分为符号主义、连接主义和行为主义。
符号主义，也被称为GOFAI（Good Old-Fashioned AI），主张用符号来表示知识和处理信息。该学派基于逻辑推理和规则系统，认为智能行为可以通过操纵符号来实现。符号主义的代表理论包括图灵机理论和专家系统。图灵机理论由艾伦·图灵提出，奠定了计算理论的基础，而专家系统则通过模拟专家的决策过程来解决特定领域的问题。
连接主义，又称为神经网络学派，主张通过模拟人脑的神经网络结构来实现智能行为。连接主义认为，智能源于神经元之间的连接和相互作用。该学派的代表理论包括感知机和多层前馈神经网络。感知机是最早的神经网络模型之一，而多层前馈神经网络通过引入隐藏层和非线性激活函数，大大提升了神经网络的表达能力和学习能力。
行为主义，主要关注通过观察和模拟行为来实现智能。该学派受行为主义心理学的影响，强调学习和适应环境的重要性。行为主义的代表理论包括强化学习和进化计算。强化学习通过与环境交互，逐步优化行为策略，而进化计算则模拟自然选择和遗传算法，通过种群进化来寻找最优解。
其次，AI的核心思想主要包括计算理论、知识表示、学习和推理。
计算理论是AI的基础，探讨了计算的本质及其局限性。图灵机和可计算性理论是计算理论的重要组成部分，揭示了哪些问题是可以通过算法解决的，哪些问题是不可计算的。
知识表示是AI系统必须解决的问题之一。如何将现实世界的信息转化为机器可以理解和处理的形式，是知识表示研究的核心。常见的知识表示方法包括逻辑、语义网络、框架和本体。逻辑方法通过使用形式化语言来表示知识和推理规则，语义网络通过节点和边来表示概念及其关系，框架则使用结构化的数据模板来表示情景或对象，本体则通过定义概念和关系的集合来建立领域模型。
学习是AI系统获取知识和能力的重要手段。机器学习是当前AI研究的热点领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习通过已知的输入输出对来训练模型，无监督学习通过发现数据中的潜在结构来学习表示，而强化学习则通过与环境的交互来优化行为策略。
推理是AI系统利用已有知识进行推导和决策的过程。推理可以分为演绎推理、归纳推理和类比推理。演绎推理从一般到具体，基于逻辑规则进行推导；归纳推理从具体到一般，通过总结经验得出普遍结论；类比推理则通过寻找相似性来进行问题解决。
综上所述，AI的基础理论涵盖了符号主义、连接主义和行为主义三大主要学派，以及计算理论、知识表示、学习和推理四个核心思想。这些学派和思想共同构建了AI的理论框架，为理解和推进AI技术的发展提供了坚实的理论基础。
