符號AI可以解釋業務見解，并幫助其實現所有目標。

就在許多企業使用基本機器學習(ML)和深度學習(DL)模型進行人工智能實驗的同時，一種被稱為符號AI的新型人工智能正在實驗室中涌現，其有可能改變人工智能的功能及其與人類監督者的關系。

人工智能歷史上有兩類:符號人工智能和非符號人工智能。每一種人工智能都采用不同的方法來構建智能系統。符號方法試圖創建一個基于規則和知識的具有可解釋行為的智能系統;而非符號方法旨在創建一個模仿人類大腦的計算系統。

計算機科學的最終目標是創建一個能夠思考、邏輯和學習的AI系統。另一方面，如今的大多數人工智能系統只具備兩種能力中的一種:學習或推理。雖然符號方法擅長于思考、解釋和管理大型數據結構，但它們很難在感知世界中建立符號。

為了解決問題，符號AI采用了自上而下的方法(例如:國際象棋計算機)?！爸灰阕銐蚺?，就會找到想要找的東西?！彼阉魇且环N象征性的AI技術。在這種情況下，計算機對潛在解決方案的逐步測試和結果的確認被稱為“搜索”。國際象棋計算機“想象”出數百萬種不同的未來走法和組合，然后根據結果“決定”哪一種走法最有可能獲勝，這就是一個很好的例子。這與人類的思維是相似的:每個花費大量時間玩棋盤游戲或策略游戲的人，在做出選擇之前至少會“玩過”一次他們思想中的動作。神經網絡可以幫助傳統的AI算法，因為它們添加了一種“人類”的直覺，減少了需要計算的動作數量。通過整合這些技術，AlphaGo能夠在圍棋這樣復雜的游戲中擊敗人類。如果計算機計算出每一步的所有可能的移動，這就不可能實現。

一旦將想法存儲在規則引擎中，就很難修改，這是符號AI或GOFAI的主要障礙之一。專家系統是單調的，這意味著添加的規則越多，系統中編碼的信息就越多，但新的規則不能破壞先前的知識。單調是一個僅指一個方向的術語。機器學習算法可以在新的數據上重新訓練，其更擅長記錄臨時信息，如果需要的話，以后可能會收回這些信息。例如，當數據是非平穩時，它們會根據新數據修改參數。

符號思維的第二個問題是，計算機不理解符號的含義，這意味著它們不一定與世界的其他非符號表示有關。這與神經網絡不同，神經網絡可能將符號與數據的矢量表示連接起來，這只是原始感官輸入的轉換。

那么，顯而易見的問題是:“這些符號是為誰服務的?”它們對機器有用嗎?既然機器人能讓人類基于潛在的生理限制進行交流和管理信息，為什么還要使用符號呢?為什么機器不能使用向量或海豚和傳真機共享的一些嘈雜語言進行交流?

讓我們來做一個預測:當機器真的學會了以可理解的方式相互交流時，其將使用一種人類無法理解的語言。對于高帶寬設備來說，也許字的帶寬是不夠的。也許其需要額外的維度來清楚地表達自己。語言只是被機器繞過的門上的一個鑰匙孔。自然語言充其量可能是人工智能提供給人類的一個API，這樣人類就可以搭上其的順風車;在最壞的情況下，這可能是對實際機器智能的轉移。然而，我們將其與成功的巔峰混為一談，因為自然語言是我們展示智慧的方式。

好處:

• 創建知識圖譜: 創建知識圖譜，作為構建任何聊天機器人或語音助手的起點。知識圖譜是未來的數據結構，其將成為未來所有基于人工智能的應用的基礎。
• 流程實施: 數字化和組織數據的準備是企業不可避免的。因此，知識圖譜的創建遲早是不可避免的。建立組織程序和工作流程，這對未來頻繁的知識文檔和更新是必要的。
• 最大的便利: 在線處理后臺的細節，使企業能夠專注于數據準備和添加。在線對話AI平臺允許用戶在任何時間輕松編輯或修改任何信息。
• 全面的方法: 在線通過協助用戶完成流程的所有階段來提供完整的體驗。從以知識圖譜的形式存儲信息，到為聊天機器人或語音助手提供吸收事實、適當響應的能力，并允許用戶完成想要的交易(如購買)。可能性是無限的。