符号 AI

符号人工智能（Symbolic AI），又称基于规则的人工智能（Rule-based AI）或老式人工智能（Good Old-Fashioned AI，GOFAI），是一种人工智能方法，其重点是使用符号和规则显式地表示知识。与从数据中学习模式的机器学习不同，符号人工智能旨在将人类可理解的知识编码到系统中，使其能够以模仿人类认知的方式推理和解决问题。这种方法依赖于逻辑、规则和符号表示，而不是统计模型或神经网络。

知识表示与推理

符号人工智能的核心是以结构化、符号化的形式表现知识。这通常通过基于规则的系统、逻辑编程和语义网络等技术来实现。这些表示法允许人工智能系统操作符号、进行推理和执行逻辑推理。例如，系统可以使用 "if-then "规则来做出决定，或使用语义网络来理解概念之间的关系。专家系统是符号人工智能的一个典型例子，它利用规则和事实知识库来模拟人类专家在特定领域的决策过程。

符号人工智能的应用

尽管机器学习兴起，但符号人工智能在一些显式知识表示和推理至关重要的领域仍具有重要意义。

• 专家系统：符号人工智能擅长创建专家系统，将特定领域的知识封装起来，以解决复杂的问题。例如，在医学图像分析中，可以设计符号系统，根据从医学专业知识中得出的一系列逻辑规则诊断疾病。这些系统可以解释症状和医疗数据，提供诊断建议，类似于人类医生的推理过程。

• 机器人与规划：在机器人技术中，符号人工智能对于高层次的规划和决策非常有价值。考虑一下旨在实现仓库任务自动化的机器人流程自动化（RPA）系统。符号人工智能可用于为机器人创建计划，让它们根据预定义的规则以及有关环境和任务的知识，在仓库中导航、拾取物品并将其运送到指定地点。这与直接从数据中学习机器人动作的方法形成了鲜明对比。

• 自然语言处理（NLP）：虽然现代 NLP 主要采用统计和深度学习方法，但符号人工智能在语言理解的某些方面也发挥着作用。对于需要深度语义分析或基于规则的文本生成的任务，符号方法可能很有效。例如，在早期的聊天机器人开发中，系统使用符号规则来理解和回应用户的询问，不过这些方法在很大程度上已被在大量数据集上训练的模型所取代。

符号人工智能与机器学习

符号人工智能与机器学习的关键区别在于解决问题的方法。符号人工智能依赖于明确编程的知识和推理规则，使其可解释且透明。相比之下，机器学习，尤其是深度学习，是从大型数据集中隐式学习，通常会产生难以解释的 "黑盒 "模型。

虽然符号人工智能对需要逻辑推理和显性知识的任务很有效，但在涉及感知、模式识别或从嘈杂的非结构化数据中学习的任务中，它可能会陷入困境，而这正是机器学习的优势所在。现代人工智能通常将这两种方法整合在一起，利用每种方法的优势来构建更强大、用途更广泛的系统。例如，一个混合系统可能会使用机器学习Ultralytics YOLOv8 进行物体检测，并使用符号人工智能对检测到的物体进行高级推理。

局限性和未来方向

符号人工智能在扩展到复杂的现实世界场景以及在无需手动重新编程的情况下适应新信息方面面临挑战。知识获取瓶颈"--即很难对大量知识进行人工编码--是一个重大限制。

尽管存在这些挑战，但符号 AI 原则仍在继续影响着 AI 研究。在可解释人工智能（XAI）和神经符号人工智能等领域，将符号推理与机器学习相结合是一个活跃的研究领域。这些混合方法旨在创建既智能又易懂的人工智能系统，弥合基于规则的人工智能与数据驱动的人工智能之间的差距。随着人工智能的发展，将符号人工智能的优势与现代机器学习技术相结合，可能会为实现更强大、更像人类的人工智能铺平道路。