符號人工智能 符号人工智慧英語Symbolic artificial intelligence是人工智慧研究中的一個集合術語泛指所有基於問題逻辑和搜索的高級符號人類可讀表徵的方法从年代中期到年代后期符號AI一直是AI研究的主要范式    年约翰豪格兰英语John Haugeland在他的書 人工智慧非常的想法 中探讨了人工智慧研究的哲学含义将符號人工智慧命名为GOFAIGood OldFashioned Artificial Intelligence指的是有效的老式人工智慧在机器人学領域 类似的术语是GOFR有效的老式机器人学 该方法基于这样的假设智慧的许多特征可以透過符号處理来实现在年代中期艾伦纽厄尔和赫伯特西蒙將該假设定义为物理符号系统假設 符號人工智慧中有一種常用的形式是专家系统 該系統使用產出規則網路產出規則是以类似IfThen语句的关系來连接符号专家系统會使用人类可读的符号來处理规则藉此进行推論并确定還需要哪些其他信息也就是還要问什么问题 符號方法的反对者包括罗德尼布鲁克斯等機器人學專家 他们打算生产無符號表徵或仅具最低限度的表徵的自律機器人其它反对者還包括计算智慧研究人员他们应用诸如人工神经网络和最佳化之类的技术来解决机器学习和控制工程中的问题  符號人工智慧的目的是在機器中產生通用的類人的智慧而大多數現代研究是針對特定的子問題目前對通用智慧的研究集中在通用人工智慧的子领域中  最初機器被設計成根據符號表示的輸入來制定輸出當輸入是明確的且屬於確定性時輸出就會使用符號但是當存在不確定性時表徵會使用模糊逻辑完成例如在制定預測的時候這在人工神经网络中可以看到