文章探讨了知识驱动和启发式认知系统在对抗性防御、可解释人工智能和零样本学习中的应用。深度学习模型尽管表现出色，但因无法利用领域知识而在实际应用中受限，易受攻击且缺乏可解释性。结合领域知识和启发式神经网络可以缓解这些问题，提升智能行为的可解释性和对抗稳健性，并促进对人脑工作原理的理解。