人工智能的三个分支: 神经计算、符号计算、行为计算。
符号计算的要义在于：一切知识可用符号表示，符号能进行计算即推理机的自动推理。在神经网络发展低潮的上个世纪，符号计算这个支脉是人工智能的主流。
例如：知识：人总是要死的，John是人；
表达：
推理：
符号计算大体就是做上述的事情，不过上述是最简洁的例子。接下来说的是几个名词。
语义网络：一种知识的表达方式。（有与其配套的推理）
真正用的是：来自数理逻辑的知识形式化方法。这里的知识点主要归于离散数学的逻辑：一阶谓词逻辑、简单析取式、子句、量词，还有一些等价公式、永真公式。目的就是将知识进行形式上的统一。在之后关于符号计算的就是推理的形式化：归结原理。相关的名词有子句归结树（也称反演树）。