計(jì)算機(jī)科學(xué)的最終目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)能夠思考、邏輯和學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)。另一方面，如今的大多數(shù)人工智能系統(tǒng)只具備兩種能力中的一種:學(xué)習(xí)或推理。雖然符號方法擅長于思考、解釋和管理大型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但它們很難在感知世界中建立符號。為了解決問題，符號AI采用了自上而下的方法(例如:國際象棋計(jì)算機(jī))。“只要你足夠努力，就會找到想要找的東西?！彼阉魇且环N象征性的AI技術(shù)。在這種情況下，計(jì)算機(jī)對潛在解決方案的逐步測試和結(jié)果的確認(rèn)被稱為“搜索”。國際象棋計(jì)算機(jī)“想象”出數(shù)百萬種不同的未來走法和組合，然后根據(jù)結(jié)果“決定”哪一種走法最有可能獲勝，這就是一個(gè)很好的例子。這與人類的思維是相似的:每個(gè)花費(fèi)大量時(shí)間玩棋盤游戲或策略游戲的人，在做出選擇之前至少會“玩過”一次他們思想中的動作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助傳統(tǒng)的AI算法，因?yàn)樗鼈兲砑恿艘环N“人類”的直覺，減少了需要計(jì)算的動作數(shù)量。通過整合這些技術(shù)，AlphaGo能夠在圍棋這樣復(fù)雜的游戲中擊敗人類。如果計(jì)算機(jī)計(jì)算出每一步的所有可能的移動，這就不可能實(shí)現(xiàn)。一旦將想法存儲在規(guī)則引擎中，就很難修改，這是符號AI或GOFAI的主要障礙之一。專家系統(tǒng)是單調(diào)的，這意味著添加的規(guī)則越多，系統(tǒng)中編碼的信息就越多，但新的規(guī)則不能破壞先前的知識。單調(diào)是一個(gè)僅指一個(gè)方向的術(shù)語。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在新的數(shù)據(jù)上重新訓(xùn)練，其更擅長記錄臨時(shí)信息，如果需要的話，以后可能會收回這些信息。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)時(shí)，它們會根據(jù)新數(shù)據(jù)修改參數(shù)。符號思維的第二個(gè)問題是，計(jì)算機(jī)不理解符號的含義，這意味著它們不一定與世界的其他非符號表示有關(guān)。這與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能將符號與數(shù)據(jù)的矢量表示連接起來，這只是原始感官輸入的轉(zhuǎn)換。那么，顯而易見的問題是:“這些符號是為誰服務(wù)的?”它們對機(jī)器有用嗎?既然機(jī)器人能讓人類基于潛在的生理限制進(jìn)行交流和管理信息，為什么還要使用符號呢?為什么機(jī)器不能使用向量或海豚和傳真機(jī)共享的一些嘈雜語言進(jìn)行交流?

讓我們來做一個(gè)預(yù)測:當(dāng)機(jī)器真的學(xué)會了以可理解的方式相互交流時(shí)，其將使用一種人類無法理解的語言。對于高帶寬設(shè)備來說，也許字的帶寬是不夠的。也許其需要額外的維度來清楚地表達(dá)自己。語言只是被機(jī)器繞過的門上的一個(gè)鑰匙孔。自然語言充其量可能是人工智能提供給人類的一個(gè)API，這樣人類就可以搭上其的順風(fēng)車;在最壞的情況下，這可能是對實(shí)際機(jī)器智能的轉(zhuǎn)移。然而，我們將其與成功的巔峰混為一談，因?yàn)樽匀徽Z言是我們展示智慧的方式。好處:

?創(chuàng)建知識圖譜: 創(chuàng)建知識圖譜，作為構(gòu)建任何聊天機(jī)器人或語音助手的起點(diǎn)。知識圖譜是未來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其將成為未來所有基于人工智能的應(yīng)用的基礎(chǔ)。

?流程實(shí)施:數(shù)字化和組織數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備是企業(yè)不可避免的。因此，知識圖譜的創(chuàng)建遲早是不可避免的。建立組織程序和工作流程，這對未來頻繁的知識文檔和更新是必要的。

?最大的便利:在線處理后臺的細(xì)節(jié)，使企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂跀?shù)據(jù)準(zhǔn)備和添加。在線對話AI平臺允許用戶在任何時(shí)間輕松編輯或修改任何信息。

?全面的方法:在線通過協(xié)助用戶完成流程的所有階段來提供完整的體驗(yàn)。從以知識圖譜的形式存儲信息，到為聊天機(jī)器人或語音助手提供吸收事實(shí)、適當(dāng)響應(yīng)的能力，并允許用戶完成想要的交易(如購買)?？赡苄允菬o限的。

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