Symbolic AI

释义 Definition

符号人工智能：一种以符号（如逻辑表达式、规则、知识图谱中的实体与关系）来表示知识，并通过推理与演绎规则进行问题求解的人工智能方法。常见形式包括专家系统、逻辑推理系统与基于规则的系统。（也常与数据驱动的“统计/连接主义”方法作对比。）

发音 Pronunciation

/ sɪmˈbɒlɪk ˌeɪˈaɪ /

例句 Examples

Symbolic AI uses rules to reason about problems.
符号人工智能使用规则来对问题进行推理。

In early expert systems, symbolic AI represented medical knowledge as if-then rules to support diagnosis.
在早期的专家系统中，符号人工智能把医学知识表示为“如果—那么”的规则，用来辅助诊断。

词源 Etymology

symbolic 来自 symbol（“符号”），词根可追溯到希腊语 symbolon，有“标记、凭证、符号”的含义；AI 是 Artificial Intelligence（人工智能）的缩写，作为术语在 20 世纪中期逐渐定型（常与 1956 年达特茅斯研讨会相关）。合起来的 Symbolic AI 字面即“以符号为核心的人工智能”。

相关词 Related Words

• Rule-Based
• Expert System
• Knowledge Representation
• Logic
• Inference
• Ontology
• Knowledge Graph
• Reasoning
• Neural Network
• Machine Learning

文学与著作 Literary Works

• Stuart Russell & Peter Norvig《Artificial Intelligence: A Modern Approach》：多处讨论符号方法（如逻辑、规划、知识表示）及其与统计学习的关系。
• Allen Newell & Herbert A. Simon（关于“Physical Symbol System Hypothesis”的经典论文与相关著作）：提出并论证“符号系统”在智能中的核心地位，是符号 AI 的关键思想来源。
• Marvin Minsky《The Society of Mind》：以大量“心智机制/代理”的结构化表述探讨智能构成，与符号主义传统紧密相关。
• Douglas Hofstadter《Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid》：以符号、形式系统与意义为主题，常被用作理解符号推理与认知的思想读物。