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走向认知智能系统：神经符号 AI 的调查与展望
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
人工智能的进步由深度神经网络推动，但存在计算轨迹、鲁棒性和解释性问题。神经符号人工智能(NSAI)将神经、符号和概率方法融合，提高可解释性、鲁棒性和可信度，并能从少量数据中学习。最近的NSAI系统在协作人工智能场景中展示了潜力。本文综述了NSAI的进展，分析了模型的性能特征和计算操作符，并讨论了系统和架构的挑战和未来方向。
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关键要点
- 人工智能的进步主要由深度神经网络推动。
- 存在计算轨迹、鲁棒性和解释性的问题。
- 神经符号人工智能(NSAI)融合了神经、符号和概率方法。
- NSAI提高了可解释性、鲁棒性和可信度，能够从少量数据中学习。
- 最近的NSAI系统在协作人工智能场景中展示了潜力。
- 本文综述了NSAI的进展，分析了模型的性能特征和计算操作符。
- 讨论了NSAI面临的系统和架构挑战及未来方向。
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