神經(jīng)符號(hào)人工智能結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別能力和符號(hào)系統(tǒng)的上下文智能,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)人工智能方法的不足。它能提供更深入的洞察力,處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集,并在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)更高的精確度和可解釋性。這種方法有望推動(dòng)人工智能向更接近人類(lèi)思維的方向發(fā)展,為各行各業(yè)帶來(lái)更智能、更可靠的解決方案。