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本文探讨神经符号系统如何融合神经网络的感知能力与符号推理的逻辑性,解决传统AI在可解释性、泛化能力和知识迁移上的局限。通过分析技术原理、核心优势及医疗、金融、自动驾驶等领域的实践案例,揭示其作为下一代AI基础架构的潜力,并展望在跨模态推理、终身学习等方向的发展前景。