神经符号人工智能（Neuro-Symbolic AI）使用深度学习神经网络拓扑并与符号推理技术相结合，是一种比传统版本更奇特的人工智能。举个例子，传统方法中我们利用神经网络来确定物品的形状或颜色类型。而使用神经符号人工智能，就可以通过符号推理来进一步推进。
神经符号人工智能的目标
神经符号人工智能通过结合逻辑和学习使系统更智能。神经符号系统采用逻辑推理和语言处理来像人类一样回答问题。然而，与神经网络相比，它更有效并且需要极少的训练数据。
为了填补当前技术水平与AI基本目标之间的差距，神经符号人工智能寻求开发一种全新的AI方法。它会平衡统计人工智能的优势与经典人工智能的优势，以此来解决更棘手的问题。比如只需很少的数据学习，用于许多不同的任务。
神经符号AI中的关键术语
以下是神经符号AI中使用的一些关键术语：
混合架构：指将神经网络和符号推理组件集成到一个神经符号人工智能系统中。
符号表征：指使用逻辑、本体、知识图谱等符号表示来表示知识，执行推理任务。
神经符号集成：指在混合架构中集成神经和符号推理。
感知：指神经符号AI系统处理和解释感官输入（例如图像、语音和文本）的能力。
推理：指神经符号人工智能系统基于符号表示进行逻辑推理、定理证明和规划的能力。
解释：指神经符号人工智能系统为其预测和决策提供人类可理解解释的能力。
知识图谱：是指基于图的知识表示，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。
本体：指特定领域内一组概念和关系的形式化表示。
神经符号AI的关键组件
神经符号AI系统的关键组件是：
神经网络：使用深度学习算法执行感知任务的组件，例如图像识别和自然语言处理。
符号推理引擎：使用逻辑和知识图谱等符号表示进行逻辑推理、定理证明和规划的组件。
集成层：集成神经网络和符号推理引擎以形成混合架构的组件。该组件负责映射符号和神经表示，并实现两个组件之间的通信。
知识库：以结构化形式存储知识的组件，例如本体、知识图谱和关系数据库。
解释生成器：为神经符号AI系统做出的预测和决策生成人类可理解的解释的组件。
用户界面：允许人类用户与神经符号AI系统交互的组件，例如，提供输入和接收输出。
这些组件协同工作，形成一个可以执行各种任务的神经符号AI系统，结合了神经网络和符号推理的优势。
神经符号AI的用例
神经符号AI由于能够处理符号推理和复杂的非线性数据关系，因此在各个领域都有广泛的潜在用例。如：
1.基于知识的AI系统：神经符号AI可用于开发基于知识的AI系统，这些系统使用逻辑推理来推理和操纵代表现实世界对象和概念的符号。
2.决策制定：神经符号AI可用于开发同时考虑符号知识和数据驱动预测的决策系统，例如金融、医学或自动驾驶汽车。
3.自然语言处理：通过结合深度学习和符号推理的优势，神经符号AI可用于改进自然语言处理任务，例如问答、机器翻译和文本生成。
4.机器人技术：神经符号AI可用于开发智能机器人，这些机器人可以基于符号知识和传感器数据推理并与其环境交互。
5.规划和调度：神经符号AI可用于开发规划和调度系统，这些系统可以处理复杂的现实世界约束，并根据符号知识和数据驱动的预测做出决策。
这些只是几个例子，随着人工智能领域的不断发展，神经符号人工智能的潜在应用也在不断扩大。
