作者：明明如月学长， CSDN 博客专家，大厂高级 Java 工程师，《系统掌握大语言模型提示词 - 从理论到实践》 作者、《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典：《Effective Java》独家解析》专栏作者。
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人工智能中的符号主义和连接主义代表了两种不同的思路，用来解释如何构建具有智能的系统。这两者的区别可以用生活中的例子来帮助理解。
========== 生活化例子 ==========
想象你在学习如何开车：
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符号主义：就像你学习开车时，教练给你一本详细的手册，里面列出了所有的规则，比如红灯要停、变道前要打转向灯、车速超过某个数值时要减速等等。你通过学习这些明确的规则，逐渐学会如何在各种情况下做出正确的驾驶决策。这种方式是基于明确规则的推理和符号处理。
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连接主义：更像你通过不断实际练习开车来掌握技能。你开车的次数越多，你的脑子里就逐渐形成了一种自动反应，当看到红灯时，你不用想着"这是个红灯，我要停"，而是直接踩刹车。这是通过大量数据训练形成的模式识别和自动反应。
========== 概念讲解 ==========
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符号主义（Symbolism）：符号主义认为智能的核心是符号操作。简单来说，这种方法依赖于事物之间的明确逻辑关系和规则。符号主义AI通过人为编写的规则和知识库来解决问题，比如传统的专家系统，它们会根据一系列规则来推理出某种结果。符号主义的优点是它逻辑清晰、可解释，但缺点是灵活性较差，应对复杂多变的场景时表现力不足。
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连接主义（Connectionism）：连接主义的核心是模仿人类大脑的工作方式，依赖于神经网络。神经网络是由很多简单的“神经元”组成的，通过训练模型，让这些“神经元”之间形成复杂的连接，从而学会某种任务。比如，深度学习模型就是典型的连接主义，它不需要明确的规则，只需通过大量的数据来训练模型，让它学会从数据中“发现”规律。连接主义的优点是适应性强，能处理复杂、模糊的问题，但缺点是其解释性较差，即我们很难知道模型是如何得出某个具体结论的。
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========== 简单记法 ==========
- 符号主义：规则推理，好比死记硬背手册。
- 连接主义：数据学习，好比多开几次车，自然上手。
记住：符号重规则，连接重数据。