人工智能的三大学派分别是：
符号主义学派
核心思想：认知即计算，认为人类智能的基础单位是符号，认知过程就是在符号基础上运用数理逻辑的运算过程，任何智能系统都可以被视为符号系统。
代表性成果：专家系统和知识工程等。
发展历程：符号主义学派在20世纪50年代至80年代非常流行，但随着复杂问题的增加，其局限性逐渐显现，从20世纪80年代末开始衰落。
连接主义学派
核心思想：智能源于神经网络，通过模拟大脑中的神经元连接实现人工智能。
代表性成果：深度学习等。
发展历程：连接主义学派在20世纪60年代至70年代经历了一段衰落期，但在80年代中叶开始复兴，并在21世纪初至今取得了显著进展。
行为主义学派
核心思想：从“刺激—反应”的角度解读智能，主张通过模拟生物体对环境刺激作出的反应来构建智能系统。
代表性成果：在机器人、自动驾驶等领域得到广泛应用。
发展历程：行为主义学派在20世纪50年代至60年代较为流行，但由于其过于关注行为表现而忽视心理活动和认知结构，逐渐失去了主流地位。
总结：
人工智能的三大学派各有其独特的理论体系和应用领域。符号主义学派侧重于逻辑推理和符号操作，连接主义学派侧重于神经网络和模式识别，行为主义学派侧重于生物体对刺激的响应。尽管这些学派在某些方面有所重叠，但它们在理论框架和应用目标上存在明显差异。随着技术的进步和应用需求的多样化，这些学派之间的界限也在逐渐模糊，相互融合的趋势日益明显。