深度学习神经符号 AI 与因果推断 —— 从“相关“到“因果“(七十七)
2026/6/15 19:21:55 网站建设 项目流程

1. 定位导航

🎉追求更可靠、可解释、会推理的 AI!

深度学习强大,但有根本局限

局限说明
黑盒难以解释
数据饥渴需要海量数据
脆弱对抗样本、分布偏移
不会真推理学相关,非因果
缺常识不懂物理/逻辑规律

两条互补的路线试图弥补:神经符号 AI(结合符号推理)和因果推断(理解因果)。

1.1 两种 AI 范式

范式擅长弱点

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