标签: 人工智能范式

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当前AI领域面临纯连接主义（深度学习）与纯符号主义（规则推理）的范式瓶颈。本文提出神经符号系统作为融合两者的新范式，通过分析其技术架构、关键突破点及典型应用场景，揭示该系统在可解释性、泛化能力与小样本学习方面的优势，并探讨其在医疗、金融等领域的落地挑战与未来发展方向。

本文探讨神经符号融合技术如何突破传统AI范式局限，通过结合神经网络的感知能力与符号系统的推理能力，构建可解释、强泛化的新一代AI系统。文章从技术原理、典型实现路径、应用场景及挑战四个维度展开分析，揭示该技术在医疗诊断、金融风控等领域的变革潜力，并展望其推动AI向通用智能演进的可能性。