在人工智能领域持续六十余年的"符号主义"与"连接主义"路线之争，正在被一种全新的技术范式打破。神经符号AI通过构建混合架构，将深度学习的感知能力与符号系统的推理能力深度融合，为解决复杂认知任务提供了突破性思路。这种技术革新不仅重新定义了AI系统的能力边界，更在自动驾驶、医疗诊断等关键领域展现出惊人潜
标签： 知识表示学习
神经符号AI破局黑箱难题：三阶框架重构可解释智能体
在医疗影像诊断领域，某AI系统将乳腺X光片的恶性判定准确率提升至94%，但面对临床医生的质询时，算法工程师却无法解释关键决策依据。这个典型案例揭示了当前深度学习的根本困境：强大的模式识别能力与脆弱的知识推理能力形成强烈反差。神经符号AI（Neural-Symbolic...
神经符号AI融合实践：破解人工智能推理瓶颈的下一代关键路径
人工智能技术发展至今，深度学习在感知任务上的突破有目共睹，但在需要逻辑推理的复杂场景中仍显乏力。神经符号AI的融合创新，正在为突破这一瓶颈提供新的可能性。本文将从技术架构设计、知识表示方法和实际工程实践三个维度，深入剖析实现逻辑推理与深度学习有机融合的可行路径。 一、现有技术体系的根本性矛盾 ...