符号主义

主要是Grobner基方法和吴方法 

详见

https://www.xianjichina.com/news/details_37505.html

http://www.docin.com/p-883238024.html

认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法>专家系统>知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。

 

吴方法提供了非常基本的算法，能够求解多项式方程组，证明初等几何定理，计算机器人路径规划，生成数控机床加工方案，进行参数样条曲面隐式化，求解代数几何问题等等，从而广泛应用于纯粹数学、计算数学以及众多工程领域。

 

吴方法为人工智能的符号计算提供了坚实的理论基础和高效的算法，特别是算法的每一步骤都可以被人类透彻理解，它代表了智能中严密清晰的逻辑思维层面，和连接主义中概率模糊的感性直觉层面互补。

符号推理 https://wenku.baidu.com/view/ba604a49580102020740be1e650e52ea5418ce5f.html

https://wenku.baidu.com/view/fea1f408905f804d2b160b4e767f5acfa1c783d5.html

基于规则的演绎推理 https://wenku.baidu.com/view/074bd181d4d8d15abe234e4f.html

知识图谱 谓词逻辑 与深度学习 https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/71169636

 

知识图谱综述 http://www.sohu.com/a/196889767_151779

deep mind 推理网络 https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/73522056