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人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
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