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？
谈起人工智能，人们脑海中往往会浮现出那些能识别图像、翻译语言、甚至下棋击败人类冠军的强大系统。这些如今风靡全球的“新贵”，大多属于“联接主义”阵营，也就是我们常说的机器学习，尤其是深度学习。它们通过海量数据训练，构建复杂的神经网络，擅长从数据中发现模式和关联。
然而，在联接主义的耀眼光环之下，人工智能的另一位“老前辈”——“符号主义”，依然拥有其不可替代的独特魅力和优势。尽管在当下显得不那么“时髦”，但它所代表的思考方式和解决问题的方法，在很多领域仍然是无出其右的。
符号主义：智慧的基石，逻辑的脊梁
简单来说，符号主义 AI 核心在于“符号”和“规则”。它认为，人类的智能本质上是操纵符号（比如文字、概念、逻辑语句）和遵循一套明确的规则来进行推理和决策。早期的 AI 研究者们，比如艾伦·图灵、马文·明斯基等人，就深受这种思想的影响。他们设想的是，如果能把人类的知识和推理过程用一套精确的符号和逻辑规则表达出来，就能创造出能够思考的机器。
因此，符号主义系统通常是由专家们手工编写的规则集和知识库构成。比如，一个医疗诊断系统可能包含这样的规则：“如果病人有发烧 AND 咳嗽 AND 呼吸困难，那么，存在感染的可能性增加。” 或者一个象棋程序会有一系列评估棋盘优劣的规则。
符号主义的独到优势，在联接主义面前闪闪发光：
1. 可解释性：透明的“思考”过程，而非黑箱的预测
这是符号主义最显著，也是最关键的优势。想象一下，当你看到一个联接主义模型给出一个诊断结果，比如“这个病人患有某种疾病”，你很难确切地知道它是基于哪些具体的医学证据、哪些症状组合推导出来的。这个过程就像一个黑箱，输入数据，输出结果，中间到底发生了什么，往往难以捉摸。
而符号主义系统则截然不同。它的决策过程是完全透明的。当你问它“为什么这么判断？”，它能清晰地告诉你：“我根据规则 A，结合了事实 B 和事实 C，推导出了结论 D。” 这种可解释性在很多领域是至关重要的，比如：
医疗诊断： 医生需要理解诊断的依据，才能信任并采纳。
金融风控： 解释贷款申请被拒绝的原因，是监管和用户信任的基础。
法律判决： 法官需要清晰的逻辑链条来支持裁决。
自动驾驶： 在紧急情况下，了解车辆为何做出某个规避动作，对于安全至关重要。
联接主义在“预测”上可能表现出色，但符号主义在“解释”和“说服”上更胜一筹。它能提供清晰的因果链条，让人们理解智能系统的决策逻辑，从而建立信任，并进行有效的纠错和改进。
2. 精确性与鲁棒性：在明确定义领域的专家，而非模糊的统计大师
联接主义擅长从大量数据中学习“近似”或“概率性”的规律。它在处理“模糊”和“不确定”的现实世界信息时表现出色，比如识别手写体的模糊笔画，或者区分不同光照下的猫狗照片。
然而，在那些需要绝对精确性和严格逻辑推理的领域，符号主义则展现出其独特的优势。例如：
数学定理证明： 证明一个数学定理需要精确的逻辑推导，任何一步的错误都会导致整个证明无效。符号主义系统能够严格遵循公理和定理，一步步进行逻辑推理，找到证明路径。
形式化验证： 在航空航天、核能等安全关键领域，需要验证软件或硬件的设计是否符合严格规范，不留任何逻辑漏洞。符号主义的逻辑推理能力在这里是不可或缺的。
法律合规性检查： 检查合同是否符合法律条文，或者一个决策流程是否符合规定，需要精确匹配规则，而不是统计上的相似性。
对于这些需要“非黑即白”、“正确或错误”清晰界定的任务，符号主义凭借其严谨的逻辑框架，能够提供高度精确和可靠的解决方案。它不受数据噪声和背景变化的影响，只要规则定义清晰，其输出就是确定且可信的。
3. 知识的显式表达与复用：构建可以被理解和编辑的智能
符号主义系统将知识以显式、结构化的形式存储起来，例如事实、概念、关系以及推理规则。这使得知识的获取、表示、更新和复用变得更加直接和高效。
易于知识更新与修正： 当某个规则过时或发现错误时，专家可以直接找到并修改它，而不需要重新训练整个模型。这对于知识领域快速变化的场景尤为重要。
知识的重用与迁移： 构建好的知识库和规则集，可以在不同的应用场景中被复用和组合，例如，一套描述物体关系的逻辑规则，既可以用于机器人抓取物体，也可以用于模拟物理世界。
构建与人类认知更接近的智能： 符号主义的推理方式，例如演绎、归纳、溯因，在很多方面与人类的显式思考过程更相似。这使得我们可以更容易地将人类专家的知识和经验“注入”到系统中。
相比之下，联接主义系统中的“知识”是隐式地编码在网络的权重之中，要修改或提取其中的特定知识，非常困难，甚至不可能。
4. 小样本学习能力：在数据稀疏场景下的生存之道
联接主义模型通常需要海量的数据才能达到良好的性能。这在很多领域是一个巨大的挑战，比如罕见病诊断、或者某个小众领域的专业知识获取，根本就没有足够的数据来进行训练。
符号主义则不然。一旦专家能够清晰地定义一套规则和知识，即使只有少量甚至没有直接的数据样本，系统也能根据这些规则进行推理和决策。例如，一个关于物理定律的模拟器，只需要编码牛顿定律，就可以预测各种物体的运动轨迹，而不需要“观察”成千上万次物体运动的例子来“学习”定律。
在数据获取成本高昂、或者特定领域数据极其稀疏的情况下，符号主义的“知识驱动”方法，能够以一种更经济、更高效的方式实现智能功能。
5. 泛化能力：在未见过情境中的灵活应对
尽管联接主义通过学习大量数据也能够展现出一定的泛化能力，但其泛化往往是基于统计相似性。当遇到与训练数据分布差异较大的情况时，性能可能会急剧下降。
符号主义的泛化能力体现在其逻辑推理的灵活性上。通过组合已有的规则和知识，它可以推导出全新的、从未在训练数据中出现过的结论，或者应对全新的情境。例如，一个基于逻辑的规划系统，即使没有预设过应对某种特定障碍物的场景，但如果其基础规则包含“避开障碍物”和“找到最短路径”，它可以自主地推导出绕过这个新障碍物的方案。
这种基于规则和逻辑的泛化能力，使其在需要创造性解决问题、或者应对未知情况时，展现出更强的韧性和适应性。
结语：并非替代，而是互补
当然，这并不是说联接主义不好，联接主义在图像识别、自然语言处理等领域取得了令人惊叹的成就，是当前 AI 发展的主流和驱动力。但我们也不能忽视符号主义在特定场景下的独特价值。
事实上，一个真正强大的人工智能系统，很可能需要将联接主义的“数据驱动”能力与符号主义的“知识驱动”能力相结合，形成“混合智能”。例如，用联接主义来处理现实世界的感知和模式识别，再将识别出的信息作为符号输入到符号系统进行逻辑推理和决策。
如同建筑需要坚固的骨架和精美的装饰，人工智能的未来也需要联接主义的强大感知能力和符号主义的清晰逻辑推理相互辉映。符号主义虽然不总是光芒四射，但它代表了人工智能早期对“智慧本质”的深刻洞察，其核心价值，在人工智能追求更深层、更可信、更可解释的智能的道路上，依然闪耀着独特而持久的光芒。
然而，在联接主义的耀眼光环之下，人工智能的另一位“老前辈”——“符号主义”，依然拥有其不可替代的独特魅力和优势。尽管在当下显得不那么“时髦”，但它所代表的思考方式和解决问题的方法，在很多领域仍然是无出其右的。
符号主义：智慧的基石，逻辑的脊梁
简单来说，符号主义 AI 核心在于“符号”和“规则”。它认为，人类的智能本质上是操纵符号（比如文字、概念、逻辑语句）和遵循一套明确的规则来进行推理和决策。早期的 AI 研究者们，比如艾伦·图灵、马文·明斯基等人，就深受这种思想的影响。他们设想的是，如果能把人类的知识和推理过程用一套精确的符号和逻辑规则表达出来，就能创造出能够思考的机器。
因此，符号主义系统通常是由专家们手工编写的规则集和知识库构成。比如，一个医疗诊断系统可能包含这样的规则：“如果病人有发烧 AND 咳嗽 AND 呼吸困难，那么，存在感染的可能性增加。” 或者一个象棋程序会有一系列评估棋盘优劣的规则。
符号主义的独到优势，在联接主义面前闪闪发光：
1. 可解释性：透明的“思考”过程，而非黑箱的预测
这是符号主义最显著，也是最关键的优势。想象一下，当你看到一个联接主义模型给出一个诊断结果，比如“这个病人患有某种疾病”，你很难确切地知道它是基于哪些具体的医学证据、哪些症状组合推导出来的。这个过程就像一个黑箱，输入数据，输出结果，中间到底发生了什么，往往难以捉摸。
而符号主义系统则截然不同。它的决策过程是完全透明的。当你问它“为什么这么判断？”，它能清晰地告诉你：“我根据规则 A，结合了事实 B 和事实 C，推导出了结论 D。” 这种可解释性在很多领域是至关重要的，比如：
医疗诊断： 医生需要理解诊断的依据，才能信任并采纳。
金融风控： 解释贷款申请被拒绝的原因，是监管和用户信任的基础。
法律判决： 法官需要清晰的逻辑链条来支持裁决。
自动驾驶： 在紧急情况下，了解车辆为何做出某个规避动作，对于安全至关重要。
联接主义在“预测”上可能表现出色，但符号主义在“解释”和“说服”上更胜一筹。它能提供清晰的因果链条，让人们理解智能系统的决策逻辑，从而建立信任，并进行有效的纠错和改进。
2. 精确性与鲁棒性：在明确定义领域的专家，而非模糊的统计大师
联接主义擅长从大量数据中学习“近似”或“概率性”的规律。它在处理“模糊”和“不确定”的现实世界信息时表现出色，比如识别手写体的模糊笔画，或者区分不同光照下的猫狗照片。
然而，在那些需要绝对精确性和严格逻辑推理的领域，符号主义则展现出其独特的优势。例如：
数学定理证明： 证明一个数学定理需要精确的逻辑推导，任何一步的错误都会导致整个证明无效。符号主义系统能够严格遵循公理和定理，一步步进行逻辑推理，找到证明路径。
形式化验证： 在航空航天、核能等安全关键领域，需要验证软件或硬件的设计是否符合严格规范，不留任何逻辑漏洞。符号主义的逻辑推理能力在这里是不可或缺的。
法律合规性检查： 检查合同是否符合法律条文，或者一个决策流程是否符合规定，需要精确匹配规则，而不是统计上的相似性。
对于这些需要“非黑即白”、“正确或错误”清晰界定的任务，符号主义凭借其严谨的逻辑框架，能够提供高度精确和可靠的解决方案。它不受数据噪声和背景变化的影响，只要规则定义清晰，其输出就是确定且可信的。
3. 知识的显式表达与复用：构建可以被理解和编辑的智能
符号主义系统将知识以显式、结构化的形式存储起来，例如事实、概念、关系以及推理规则。这使得知识的获取、表示、更新和复用变得更加直接和高效。
易于知识更新与修正： 当某个规则过时或发现错误时，专家可以直接找到并修改它，而不需要重新训练整个模型。这对于知识领域快速变化的场景尤为重要。
知识的重用与迁移： 构建好的知识库和规则集，可以在不同的应用场景中被复用和组合，例如，一套描述物体关系的逻辑规则，既可以用于机器人抓取物体，也可以用于模拟物理世界。
构建与人类认知更接近的智能： 符号主义的推理方式，例如演绎、归纳、溯因，在很多方面与人类的显式思考过程更相似。这使得我们可以更容易地将人类专家的知识和经验“注入”到系统中。
相比之下，联接主义系统中的“知识”是隐式地编码在网络的权重之中，要修改或提取其中的特定知识，非常困难，甚至不可能。
4. 小样本学习能力：在数据稀疏场景下的生存之道
联接主义模型通常需要海量的数据才能达到良好的性能。这在很多领域是一个巨大的挑战，比如罕见病诊断、或者某个小众领域的专业知识获取，根本就没有足够的数据来进行训练。
符号主义则不然。一旦专家能够清晰地定义一套规则和知识，即使只有少量甚至没有直接的数据样本，系统也能根据这些规则进行推理和决策。例如，一个关于物理定律的模拟器，只需要编码牛顿定律，就可以预测各种物体的运动轨迹，而不需要“观察”成千上万次物体运动的例子来“学习”定律。
在数据获取成本高昂、或者特定领域数据极其稀疏的情况下，符号主义的“知识驱动”方法，能够以一种更经济、更高效的方式实现智能功能。
5. 泛化能力：在未见过情境中的灵活应对
尽管联接主义通过学习大量数据也能够展现出一定的泛化能力，但其泛化往往是基于统计相似性。当遇到与训练数据分布差异较大的情况时，性能可能会急剧下降。
符号主义的泛化能力体现在其逻辑推理的灵活性上。通过组合已有的规则和知识，它可以推导出全新的、从未在训练数据中出现过的结论，或者应对全新的情境。例如，一个基于逻辑的规划系统，即使没有预设过应对某种特定障碍物的场景，但如果其基础规则包含“避开障碍物”和“找到最短路径”，它可以自主地推导出绕过这个新障碍物的方案。
这种基于规则和逻辑的泛化能力，使其在需要创造性解决问题、或者应对未知情况时，展现出更强的韧性和适应性。
结语：并非替代，而是互补
当然，这并不是说联接主义不好，联接主义在图像识别、自然语言处理等领域取得了令人惊叹的成就，是当前 AI 发展的主流和驱动力。但我们也不能忽视符号主义在特定场景下的独特价值。
事实上，一个真正强大的人工智能系统，很可能需要将联接主义的“数据驱动”能力与符号主义的“知识驱动”能力相结合，形成“混合智能”。例如，用联接主义来处理现实世界的感知和模式识别，再将识别出的信息作为符号输入到符号系统进行逻辑推理和决策。
如同建筑需要坚固的骨架和精美的装饰，人工智能的未来也需要联接主义的强大感知能力和符号主义的清晰逻辑推理相互辉映。符号主义虽然不总是光芒四射，但它代表了人工智能早期对“智慧本质”的深刻洞察，其核心价值，在人工智能追求更深层、更可信、更可解释的智能的道路上，依然闪耀着独特而持久的光芒。
网友意见
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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