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本文探讨神经符号系统如何融合深度学习与符号推理,突破传统AI局限。通过分析该技术的核心架构、知识增强机制及多模态融合能力,结合医疗诊断、自动驾驶等应用场景,揭示其提升模型可解释性、降低数据依赖性的优势。文章还讨论了技术挑战与未来发展方向,展现神经符号系统在构建通用人工智能中的潜力。