symbolicAI可以解释业务洞察力并帮助其实现所有目标。虽然许多企业正在使用基本机器学习(ML)和深度学习(DL)模型试验人工智能，但实验室中出现了一种称为符号AI的新型人工智能，它有可能改变AI的运作方式及其与人类监督者。历史上的人工智能分为两大类：符号人工智能和非符号人工智能。每种类型的人工智能都采用不同的方法来构建智能系统。符号方法试图创建一个具有基于规则和知识的可解释行为的智能系统；非符号方法旨在创建一个模仿人脑的计算系统。计算机科学的最终目标是创建一个可以思考、逻辑和学习的人工智能系统。另一方面，当今大多数人工智能系统只能具备以下两种能力中的一种：学习或推理。虽然符号方法擅长思考、解释和管理大型数据结构，但它们难以在感知世界中建立符号。为了解决问题，符号AI采用自上而下的方法（例如：国际象棋计算机）。“如果你足够努力，你会找到你要找的东西。”搜索是一种象征性的人工智能技术。在这种情况下，计算机对潜在解决方案的逐步测试和对结果的确认被称为“搜索”。一个很好的例子是国际象棋计算机，它“想象”了数百万种不同的未来动作和组合，然后根据结果“决定”哪一步最有可能获胜。这类似于人的思维：每个花大量时间玩棋盘游戏或策略游戏的人在做出选择之前至少在脑海中“下过”一次棋子。神经网络可以帮助传统的人工智能算法，因为它们增加了一种“人类”直觉，减少了需要计算的动作数量。通过整合这些技术，AlphaGo能够在围棋等复杂游戏中击败人类。如果计算机计算了每一步的所有可能移动，这将是不可能的。一旦一个想法存储在规则引擎中，就很难修改，这是符号人工智能或GOFAI的主要障碍之一。专家系统是单调的，这意味着你添加的规则越多，系统中编码的信息就越多，但新规则不能破坏以前的知识。单调是一个仅指一个方向的术语。可以在新数据上重新训练的机器学习算法更擅长记录临时信息，以后需要时可以检索这些信息。例如，当数据不稳定时，他们根据新数据修改参数。符号思维的第二个问题是计算机不理解符号的含义，这意味着它们不一定与世界的其他非符号表示相关。这与神经网络不同，神经网络可能将符号与数据的矢量表示联系起来，而这只是原始感官输入的一种转换。那么，显而易见的问题是：“这些符号是为谁准备的？”它们对机器有用吗？当机器人允许人类基于潜在的生物限制来交流和管理信息时，为什么要使用符号呢？为什么机器不能使用Vectors或海豚和传真机共享的一些嘈杂语言？让我们做一个预测：当机器真正学会以可理解的方式相互交流时，它们将使用人类无法理解的语言。对于高带宽设备，或许带宽这个词还不够。也许它需要一个额外的维度来清楚地表达自己。语言只是机器绕过的门上的钥匙孔。充其量，自然语言可能是AI提供给人类的API，以便人类可以搭上它的车；在最坏的情况下，它可能是实际机器智能的转移。然而，我们将它与成功的巅峰相混淆，因为自然语言是我们展示智慧的方式。好处：创建知识图：创建知识图作为构建任何聊天机器人或语音助手的起点。知识图谱是未来的数据结构，它将成为未来所有基于人工智能的应用程序的基础。流程实施：组织数据的数字化和准备对于企业来说是不可避免的。因此，知识图谱的创建是迟早的必然。建立未来频繁的知识文档和更新所必需的组织程序和工作流程。最大便利：在线处理后台详细信息，使企业能够专注于数据准备和添加。在线对话AI平台允许用户随时轻松编辑或修改任何信息。整体方法：在线通过协助用户完成流程的所有阶段来提供完整的体验。从以知识图的形式存储信息，到为聊天机器人或语音助手提供吸收事实、做出适当回应并允许用户完成所需交易（如购买）的能力。可能性是无止境。
