神经符号AI的深度探索：从原理到实践的全景指南引言：从“黑箱”到“可解释”的AI，神经符号融合的探索之路在我多年的AI开发经验中，遇到过无数次关于模型可解释性和知识整合的困扰。尤其是在实际应用中，纯粹的深度神经网络虽然在图像识别、自然语言处理等任务中表现卓越，但它们的“黑箱”特性让许多行业难以接受。例如，医疗诊断、金融风控等领域，除了准确率，更看重模型的可解释性和知识推理能力。传统符号AI，凭借明确的规则和逻辑，能很好地表达知识和推理过程，但在处理复杂感知任务时表现乏力。而深度学习的强大能力，又让我们渴望将符号推理融入其中，打造既“懂事”又“聪明”的