相比于时下流行的机器学习方法（联接主义），传统的人工智能方法（符号主义）有什么独一无二的优势？ 第1页
1
david-dong-20 网友的相关建议:
传统的方法，最大的好处是在于可解读性，原因过程结果都非常清楚，一切都是确定的。
即使有不确定的东西，我们也可以用某种方式建立模型，然后用相对确定的方式去推理验证，它的基础是非常稳固的。
相对来说，机器学习就容易陷入一种接近于玄学的范畴。在正统的计算机科学里面，其实是没有机器学习的，你看ACM里面就没有设置机器学习方面的Journal。当然，现在机器学习的效果实在太好，大家都要沾沾光，ACM也有这个方面的conference了，而且很多领域都涉及了不少机器学习的内容。
传统的方法，像符号主义，最大的问题还是在于它的计算复杂度太高了，而且模型本身也不容易建立。像现在联接主义的突破其实对于传统AI也是利好的，因为有些不好建模或者计算复杂度太高的部分可以用像NN这样的方式解决，最后综合出新的优秀方案。像DeepMind搞出的AlphaGo其实可以说就是这样一种东西。
可以做的新东西太多了，大家应该多多关注传统符号主义和联接主义的结合，引入语义进机器学习，或者引入机器学习作为传统AI的模块。说不定哪天我们就做出真正的强AI了 :)
1
相关话题
为什么硅谷的人在造火箭，搞人工智能，虚拟现实生物工程，而我们却在玩互联网？如何看待国务院印发的 2 万多字人工智能发展规划？
一些人「听音乐只能感受到主旋律」，这一现象的原因可能是什么？
人工智能的完全诞生是否意味着第四次信息革命？
如何看待 Deepmind 宣称最新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子？
如何看待阿里巴巴提出的 FashionAI 比赛？
腾讯启动“探星计划”用AI寻找脉冲星，并发布TEFS材料计算平台，物理科研将成为未来的主营业务之一吗？
有没有一件事情或某个瞬间，让你感觉「这就是上天在考验我」/「这是安排好的了」？
相比于时下流行的机器学习方法（联接主义），传统的人工智能方法（符号主义）有什么独一无二的优势？
什么是主动学习（Active Learning, AL）？
前一个讨论
为什么同样作为程序员，和BAT的差距就那么大呢？
下一个讨论
怎么避免写Java风格的Scala代码？
相关的话题
如何评价《人民日报》于 10 月 5 日发表的《不能让算法决定内容》？知识图谱+nlp，有什么适合硕士独自研究的方向？
如何评价建行的「无人银行」？
机器学习，深度神经网络等方法是否是正确的方向？
常用的机器学习算法比较？
AI 都学会看论文了，科研工作者会被淘汰么？
deepmind发表的neural processes(神经过程)，这个是怎么实现的呢？
你心目中的ALPHAGO拟人是怎样的性格?
如何看待 2020 届校招算法工程师岗位求职人数远大于招聘岗位的现象？
ICLR 2019 有什么值得关注的亮点？
关于材料计算，模拟，仿真什么区别?
如何看待大热的人工智能机器人 Sophia？
机器人操作同样的电脑同人类对战星际争霸 2，与机器人与人进行围棋比赛，哪个难度更低？
使用强化学习解决实际问题时常常避不开环境模拟或者使用离线强化学习算法，两者分别有什么优缺点？
迁移学习入门，新手该如何下手？
如何看待字节跳动 AI 实验室总监李磊入职 UCSB？
如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？
2022 年人工智能领域的发展趋势是什么？你都有哪些期待？
如何评价高晓松对 Master (AlphaGo) 战胜人类顶尖高手看法？
如何评价 DeepMind arXiv 论文公开的 AlphaZero 击败国际象棋和将棋的最强引擎？
如何看待网传依图科技集体降薪 10% 以上？还有哪些信息值得关注？
如何理解 inductive learning 与 transductive learning?
如何看待FAIR提出的8-bit optimizer：效果和32-bit optimizer相当？
人大理科试验班与南大AI选哪个?
算法工程师的落地能力具体指的是什么？
如何看待 ICLR2021 的拒稿被评为 ACL2021 的 Best Paper?
机器学习中的 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）有什么区别和联系？
如何评价Yann LeCun宣称『他已经做好放弃概率论的准备』？
神经网络的损失函数为什么是非凸的?
为什么nn的较大问题是会陷入局部最优时，不选用凸函数作为激活函数？