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- 符號流
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::: {#fig-mindmap-03 caption="聚焦 🏛️「符號流」AI 心智圖" }
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# 🏛️「符號流」AI

> 🎏🏛️ 什麼是「符號流」AI？  

本章細究 🎏🏛️ `符號流`（Symbolic AI）：依靠 ⊨ [形式邏輯](03-01-formal_logic.qmd) 進行推論，實現如 🤖 [自動對話系統](03-02-automatic_dialogue_systems.qmd) 的對話聊天系統，以 🎁 [專家系統](03-03-expert_systems.qmd) 為代表性里程碑。

主要工程實踐包括運用 🛠️ [知識表徵](03-04-knowledge_representation.qmd) 產出各類 🕸 [知識圖譜](03-04-knowledge_representation.qmd)，以及網頁資訊科技如 🌐 [語意網](03-06-semantic_web.qmd)。🌌▦ [本體論](03-07-ontology.qmd) 則是其可計算知識表徵疆域的重要基石。

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## 🏛️ 細究符號流

在理解 🎏🏛️ [符號流／邏輯主義](02-01-symbolic_ai.qmd) 的意義與歷史脈絡後，本章將深入探討其核心概念、方法與代表應用。  

### 🎏 精挑知識條目

在進入個別條目內容前，以下摘要貫穿的 **演繹** 及 **表徵** 特性，方便讀者有效及系統地吸收：

- 📐 **形式邏輯為基礎**：以嚴謹的邏輯語法與推理規則構建知識體系。  
- 🗂 **顯式知識表徵**：將專家知識轉化為機器可讀的結構化資料。  
- 🕸 **知識圖譜構建**：編碼概念與關係，形成可檢索、可推理的網路圖。  
- 🌐 **語意網技術**：利用 RDF/OWL 等標準，實現跨系統的語義互通。  
- 🌌 **本體論疆域**：定義領域內的概念層級與關聯，建立知識世界觀。

這能說明為何 `符號流 AI` 在早期 AI 發展中佔據主導地位，以 **演繹推理** 與 **顯式知識表徵**，在知識工程、專家系統與語意網等領域留下深刻印記。

### 🤔 認知思維啟發

在進入個別條目內容前，以下摘要貫穿的認知思維啟發要點，方便讀者有效及系統地應用發揮：

- 🧩 **演繹優先**：從已知規則推導新知，確保推理過程可追溯。  
- 🪞 **可解釋性**：讓系統的決策依據透明化，便於驗證與修正。  
- 🏛 **結構化思維**：以層級與分類組織知識，提升檢索與推理效率。  
- 🔄 **知識更新機制**：允許隨著領域知識演進而動態調整規則與表徵。  
- 🤝 **跨域整合**：將不同來源的知識對齊，形成統一的推理基底。

這能說明為何在追求可解釋性與邏輯一致性時，`符號流 AI` 結構化的規則與語意模型總能幫上忙，還能系統更新及跨域整合。

## 🪴內容大綱

本章依序介紹從推論到工程實踐，從半成品到「知識世界觀」的`符號流`的具體而微的知識要點。
### 🌰核心條目內容

* **3.1** **因果推論**：🏛️⊨∴ [形式邏輯](03-01-formal_logic.qmd) （Formal Logic）
	*  **符號流**：基於**演繹**推理，透過明確的規則追求絕對的「因果關係」。
* **3.2** **對話聊天實現**：🏛️🤖💬 [自動對話系統](03-02-automatic_dialogue_systems.qmd)（Automatic Dialogue Systems）
	*  **符號流**：透過預設的腳本、邏輯規則與語法解析，構建**自動對話系統**。
* **3.3** **代表性里程碑**：🏛️🎁🧠 [專家系統](03-03-expert_systems.qmd) （Expert Systems）
	*  **符號流**：代表應用為**專家系統**，以專家經驗與邏輯規則構築**可推理的知識庫**。
* **3.4** **過程工程實踐**：🏛️🛠️🏗️ [知識表徵](03-04-knowledge_representation.qmd) （Knowledge Representation）
	*  **符號流**：先有知識➡由專家整理與建模➡運用符號與規則，將其**顯式編碼**成機器可推理、可檢索的**知識表徵**。
* **3.5**  **經典模組半成品**：🏛️🕸💡[知識圖譜](03-04-knowledge_representation.qmd) （Knowledge Graphs）
	*  **符號流**：從專家知識**萃取概念與關係**，並以**顯式編碼**成**可推理、可檢索**的結構化「**知識圖譜**」。
* **3.6**  **網頁資訊科技**： 🏛️🌐🔗 [語意網](03-06-semantic_web.qmd) （Semantic Web）
	*  **符號流**：三元組與本體（RDF/OWL）構築可推理、可檢索的**顯式語義網路**。
* **3.7**  **可計算知識表徵疆域**：🏛️🌌🗺️ [本體論](03-07-ontology.qmd) （Ontology）
	*  **符號流**：透過「**本體論**」(Ontology) 構築**離散且可解釋的**知識版圖。

### 🎋 延伸內容
- 🎏🧠 [神經－符號合流](02-03-neurosymbolic_ai.qmd)（Neuro‑Symbolic AI）：將符號推理的可解釋性與神經網路的大規模感知能力結合，實現從非結構化資料中抽取知識並進行邏輯推論的混合架構。
- 🏛️📚🗂️ 多層次知識融合（Multi‑Layer Knowledge Integration）：將來自不同領域與格式的知識（文本、數據庫、圖譜）進行對齊與整合，形成跨域可推理的知識基底。
  - 🏛️🔍🕸可解釋 AI 推理鏈（Explainable AI Reasoning Chains）： 透過可視化的推理步驟與邏輯鏈路，讓使用者理解 AI 決策的依據，增強透明度與信任度。

## 👉 承先啟後

讀者可以繼續：
- ⮤🚥回顧 [問題意識](01----problematics.qmd)，本章聚焦「符號流」AI 如何以顯式表示回應「理解」「框定」「對齊」等關鍵挑戰。 
- ⮦🚦探索 [AI 5 大導向](05----ai_orientations.qmd) 中的🏛️「符號流」AI 影響：
	- ☸🎯 [任務導向型](05-01-oriented_task.qmd)
		- 對比 ☸🛠 [工具導向](05-02-oriented_tool.qmd)
	- ☸🤖 [智能體／代理人導向](05-03-oriented_agent.qmd)
	- ☸🛠 [任務導向型](05-01-oriented_task.qmd)
	- ☸⚖️ [治理導向](05-05-oriented_governance.qmd)
- ⮦🚥對比 🎏🌀 [統計流](02-02-statistical_ai.qmd)人工智慧（Statistical AI）以下核心差異：

| ↔條目對照                         | ✨核心差異                      | **03 章 🏛️ 符號流 AI**                                                                                                                     | **04 章 🌀 統計流 AI**                                                                                                                  |
| ----------------------------- | -------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **3.1↔4.1**<br/>**因果推論**      | 演繹推理追求確定因果 🆚 歸納推理接受機率不確定性 | 🏛️⊨∴ Formal Logic<br/>基於**演繹**推理，透過嚴謹規則追求絕對因果。<br/>↪ 詳見：**3.1** [形式邏輯](03-01-formal_logic.qmd)                                     | 🌀🎲🌿 Probabilistic Association<br/>基於**歸納**推理，計算機率關聯，接受不確定性。<br/>↪ 詳見：**4.1** [機率性關聯](04-01-probabilistic_association.qmd)    |
| **3.2↔4.2**<br/>**對話聊天實現**    | 預設規則驅動對話 🆚 數據訓練生成對話       | 🏛️🤖💬 Automatic Dialogue Systems<br/>依靠預設腳本與邏輯規則驅動對話。<br/>↪ 詳見：**3.2** [自動對話系統](03-02-automatic_dialogue_systems.qmd)             | 🌀🧞‍♀️🗪 LLM-based Chatbots<br/>依靠大型語言模型生成流暢且具脈絡的對話。<br/>↪ 詳見：**4.2** [LLM聊天機器人](04-02-llm_chatbots.qmd)                       |
| **3.3↔4.3**<br/>**代表性里程碑**    | 顯式知識庫推理 🆚 隱式數據模式學習        | 🏛️🎁🧠 Expert Systems<br/>以專家知識＋邏輯規則構築可推理的知識庫。<br/>↪ 詳見：**3.3** [專家系統](03-03-expert_systems.qmd)                                   | 🌀🪢🧠 Neural Networks<br/>從大量數據中自動學習高維關聯結構。<br/>↪ 詳見：**4.3** [神經網路](04-03-neural_networks.qmd)                                 |
| **3.4↔4.4**<br/>**過程工程實踐**    | 顯式編碼知識 🆚 從數據構造特徵          | 🏛️🛠️🏗️ Knowledge Representation<br/>將**專家知識顯式編碼**為可推理、可檢索的結構。<br/>↪ 詳見：**3.4** [知識表徵](03-04-knowledge_representation.qmd)        | 🌀🛠️🤏 Feature Engineering<br/>從**數據**中萃取與構造**關鍵特徵**以優化模型。<br/>↪ 詳見：**4.4** [特徵工程](04-04-feature_engineering.qmd)              |
| **3.5↔4.5**<br/>**經典模組半成品**   | 顯式概念網路 🆚 數據驅動模型           | 🏛️🕸💡 Knowledge Graphs<br/>以顯式概念與關係網路支援**知識演繹**與檢索。<br/>↪ 詳見：**3.5** [知識圖譜](03-05-knowledge_graph.qmd)                            | 🌀🤖📦 Machine Learning Models<br/>從**數據歸納模式**（含隱含模式）產出可預測與分類的模型。<br/>↪ 詳見：**4.5** [機器學習模型](04-05-machine_learning_models.qmd)  |
| **3.6↔4.6**<br/>**網頁資訊科技**    | 全球化語意互通 🆚 分散式本地生成         | 🏛️🌐🔗 Semantic Web<br/>以 RDF/OWL 構築語意網路，支援**跨系統**、**跨領域**知識**互操作**，體現**全球化知識生產力**。<br/>↪ 詳見：**3.6** [語意網](03-06-semantic_web.qmd) | 🌀🌐🔗 LLM WebAssembly<br/>在瀏覽器端本地推理與生成，支援網路化部署 LLM，體現**分散式知識生產力**。<br/>↪ 詳見：**4.6** [大語言模型網組合](04-06-llm_webassembly.qmd)      |
| **3.7↔4.7**<br/>**可計算知識表徵疆域** | 嚴謹結構化語意框架 🆚 數值化幾何化語意空間    | 🏛️🌌🗺️ Ontology<br/>定義**嚴謹結構化**的概念層級與關聯，確保一致性與可推理性，展現符號知識的**體系化知識生產力**。<br/>↪ 詳見：**3.7** [本體論](03-07-ontology.qmd)                | 🌀🌌▦ Vector Space<br/>捕捉語義關聯，學習隱含知識地圖，活用**數值化**與**幾何化**表徵，展現數據驅動的**體系化知識生產力**。<br/>↪ 詳見：**4.7** [向量空間](04-07-vector_space.qmd) |
