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
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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 :)
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