混合式神經-符號人工智慧 混合式神經符號人工智慧Neurosymbolic AI是整合神經網路人工智慧及符號人工智慧的架構以解决這兩種AI方法的優缺點互補的問題提供能夠推理学习和认知建模的強大AI正如瓦利安特和許多人所說 想要有效建立具有豐富計算能力的認知模型需要结合可靠的符號推理和高效的机器学习模型蓋瑞馬可斯Gary Marcus認為如果沒有混合架構豐富的先驗知識和複雜的推理技術這三駕馬車我們就無法以合乎需要自動化的方式打造豐富的認知模型此外為了建構一種強大知識驅動的人工智慧方法我們必須在套組中擁有符號處理機制太多有用的知識是抽象的若沒有用於表示和操作抽象知識的工具就難以堪用而迄今為止我們所知道的唯一能可靠操縱這種抽象知識的運轉體系是符號處理機制 丹尼尔卡尼曼的書快思慢想 中討論了兩種思維Henry Kautz Francesca Rossi和Bart Selman也主張綜合法其論點即基於解決快思慢想 中的這兩種思維的需要卡尼曼描述人類思維有兩個部分系统和系统 系統較快自動直觀且無意識用於模式識別 系統較慢循序漸進且明確用於處理計畫演繹和審慎思考 根據這種觀點深度学习適合處理第一種認知符號推理適合處理第二種認知兩者都是強大可靠的AI所必備的可以學習推理並與人類互動以接受建議和回答問題事實上自年代以來許多研究人員在人工智慧和認知科學領域已經在研究明確提及這兩種對比系統的雙歷程模型