प्रतीकात्मक कृत्रिम बुद्धि

कृत्रिम होशियारी में, प्रतीकात्मक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च में सभी तरीकों के संग्रह के लिए शब्द है जो उच्च-स्तरीय भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पना (मानव-पठनीय) समस्याओं के निरूपण, औपचारिक तर्क और खोज एल्गोरिदम पर आधारित हैं। प्रतीकात्मक एआई ने  तर्क प्रोग्रामिंग,  उत्पादन (कंप्यूटर विज्ञान) , शब्दार्थ जाल और फ्रेम (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) जैसे उपकरणों का उपयोग किया, और इसने ज्ञान-आधारित सिस्टम (विशेष रूप से, विशेषज्ञ प्रणाली), प्रतीकात्मक गणित, स्वचालित प्रमेय सिद्ध, ऑन्कोलॉजी जैसे अनुप्रयोगों का विकास किया। सेमांटिक वेब, और स्वचालित योजना और शेड्यूलिंग सिस्टम। प्रतीकात्मक एआई प्रतिमान फ्रेम (कृत्रिम बुद्धि) # खोज और अनुकूलन, प्रतीकात्मक प्रोग्रामिंग भाषाओं,  बुद्धिमान एजेंट , मल्टी-एजेंट सिस्टम, सिमेंटिक वेब, और औपचारिक ज्ञान और स्वचालित तर्क की ताकत और सीमाओं में मौलिक विचारों का नेतृत्व किया।

1950 के दशक के मध्य से 1990 के दशक के मध्य तक प्रतीकात्मक AI अनुसंधान का प्रमुख प्रतिमान था। 1960 और 1970 के दशक में शोधकर्ता आश्वस्त थे कि प्रतीकात्मक दृष्टिकोण अंततः कृत्रिम सामान्य बुद्धि के साथ एक मशीन बनाने में सफल होंगे और इसे अपने क्षेत्र का अंतिम लक्ष्य माना। तर्कशास्त्री और आर्थर सैमुअल (कंप्यूटर वैज्ञानिक) के आर्थर सैमुअल (कंप्यूटर वैज्ञानिक) जैसी शुरुआती सफलताओं के साथ एक शुरुआती उछाल। चेकर्स प्लेइंग प्रोग्राम ने अवास्तविक उम्मीदों और वादों को जन्म दिया और इसके बाद फर्स्ट एआई विंटर में फंडिंग सूख गई।. दूसरा उछाल (1969-1986) विशेषज्ञ प्रणालियों के उदय, कॉर्पोरेट विशेषज्ञता हासिल करने के उनके वादे, और एक उत्साही कॉर्पोरेट आलिंगन के साथ हुआ। वह उछाल, और कुछ शुरुआती सफलताएँ, जैसे, डिजिटल उपकरण निगम  में XCON के साथ, बाद में फिर से निराशा हुई। ज्ञान अर्जन में कठिनाइयाँ, विशाल ज्ञान आधारों को बनाए रखना, और क्षेत्र से बाहर की समस्याओं को संभालने में भंगुरता उत्पन्न हुई। एक और, दूसरा, एआई विंटर (1988-2011) ने पीछा किया। इसके बाद, एआई शोधकर्ताओं ने अनिश्चितता से निपटने और ज्ञान अर्जन में अंतर्निहित समस्याओं को दूर करने पर ध्यान केंद्रित किया। अनिश्चितता को छिपे छिपा हुआ मार्कोव मॉडल, बायेसियन तर्क और सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षा जैसे औपचारिक तरीकों से संबोधित किया गया था। सांकेतिक मशीन लर्निंग ने योगदान के साथ ज्ञान अर्जन समस्या को संबोधित किया, जिसमें वर्जन स्पेस लर्निंग, वैलिएंट का संभवतः लगभग सही लर्निंग, रॉस क्विनलान का आईडी3 एल्गोरिथम  निर्णय वृक्ष  लर्निंग, केस-आधारित रीजनिंग | केस-आधारित लर्निंग, और संबंधों को सीखने के लिए  आगमनात्मक तर्क प्रोग्रामिंग  शामिल हैं।

तंत्रिका नेटवर्क, एक उपप्रतीकात्मक दृष्टिकोण, शुरुआती दिनों से अपनाया गया था और 2012 में दृढ़ता से फिर से उभरना था। शुरुआती उदाहरण हैं फ्रैंक रोसेनब्लैट के परसेप्ट्रॉन सीखने का काम, रुमेलहार्ट, हिंटन और विलियम्स का backpropagation कार्य, और LeCun et al द्वारा दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क में काम करते हैं। 1989 में। हालांकि, तंत्रिका नेटवर्क को 2012 तक सफल नहीं देखा गया था: जब तक बिग डेटा आम नहीं हो गया, अल समुदाय में आम सहमति थी कि तथाकथित तंत्रिका-नेटवर्क दृष्टिकोण निराशाजनक था। अन्य तरीकों की तुलना में सिस्टम ने इतना अच्छा काम नहीं किया। ... 2012 में एक क्रांति आई, जब हिंटन के साथ काम करने वाले शोधकर्ताओं की एक टीम सहित कई लोगों ने तंत्रिका नेटवर्क की शक्ति को अत्यधिक बढ़ाने के लिए जीपीयू की शक्ति का उपयोग करने का एक तरीका निकाला। अगले कई वर्षों में, दृष्टि, भाषण पहचान, भाषण संश्लेषण, छवि निर्माण और मशीन अनुवाद को संभालने में गहन शिक्षा को शानदार सफलता मिली। हालाँकि, 2020 के बाद से, पूर्वाग्रह, व्याख्या, बोधगम्यता और मजबूती के साथ अंतर्निहित कठिनाइयाँ गहन शिक्षण दृष्टिकोणों के साथ अधिक स्पष्ट हो गईं; एआई शोधकर्ताओं की बढ़ती संख्या ने न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई को प्रतीकात्मक और तंत्रिका नेटवर्क दोनों दृष्टिकोणों में से सर्वश्रेष्ठ कहा है और उन क्षेत्रों को संबोधित करना जिनमें दोनों दृष्टिकोणों में कठिनाई होती है, जैसे  सामान्य ज्ञान तर्क |कॉमन-सेंस रीजनिंग।

मूलभूत विचार
1976 में नेवेल और साइमन द्वारा प्रस्तावित भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पना में प्रतीकात्मक दृष्टिकोण को संक्षेप में व्यक्त किया गया था:
 * एक भौतिक प्रतीक प्रणाली में सामान्य बौद्धिक क्रिया के आवश्यक और पर्याप्त साधन होते हैं।

बाद में, ज्ञान-आधारित दृष्टिकोणों का उपयोग करने वाले चिकित्सकों ने एक दूसरा सिद्धांत अपनाया: "(1) The Knowledge Principle: if a program is to perform a complex task well, it must know a great deal about the world in which it operates. (2) A plausible extension of that principle, called the Breadth Hypothesis: there are two additional abilities necessary for intelligent behavior in unexpected situations: falling back on increasingly general knowledge, and analogizing to specific but far-flung knowledge."
 * ज्ञान में शक्ति निहित है। यह वर्णन करने के लिए कि किसी विशिष्ट डोमेन में उच्च-प्रदर्शन के लिए सामान्य और अत्यधिक डोमेन-विशिष्ट ज्ञान दोनों की आवश्यकता होती है। एड फेगेनबाम और डौग लेनट ने इसे ज्ञान सिद्धांत कहा:

अंत में, गहरी शिक्षा के उदय के साथ, प्रतीकात्मक एआई दृष्टिकोण की तुलना गहरी शिक्षा के पूरक के रूप में की गई है ... साथ ही एआई शोधकर्ताओं द्वारा कई बार डैनियल काह्नमैन के बीच समानताएं खींची गई हैं। मानवीय तर्क और निर्णय लेने पर काह्नमैन का शोध - उनके में परिलक्षित होता है। बुक थिंकिंग, फास्ट एंड स्लो - और तथाकथित एआई सिस्टम 1 और 2, जो सैद्धांतिक रूप से क्रमशः गहन शिक्षा और प्रतीकात्मक तर्क द्वारा तैयार किए जाएंगे। इस दृष्टि से, सांकेतिक तर्क विचारशील तर्क, योजना और स्पष्टीकरण के लिए अधिक उपयुक्त है, जबकि गहरी शिक्षा शोर डेटा वाले अवधारणात्मक अनुप्रयोगों में तेजी से पैटर्न की पहचान के लिए अधिक उपयुक्त है।

इतिहास
प्रतीकात्मक एआई का आज तक का संक्षिप्त इतिहास नीचे दिया गया है। समयावधि और शीर्षक हेनरी कॉट्ज़ के 2020 AAAI रॉबर्ट एस. एंगेलमोर मेमोरियल लेक्चर से लिए गए हैं और एआई के इतिहास पर लंबा विकिपीडिया लेख, बढ़ी हुई स्पष्टता के लिए तारीखों और शीर्षकों में थोड़ा अंतर है।

पहली एआई गर्मी: तर्कहीन उत्साह, 1948-1966
एआई में शुरुआती प्रयासों में सफलता तीन मुख्य क्षेत्रों में हुई: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, ज्ञान प्रतिनिधित्व और अनुमानी खोज, उच्च उम्मीदों में योगदान। यह खंड कौट्ज़ के प्रारंभिक एआई इतिहास के पुनरावर्तन को सारांशित करता है।

मानव या पशु संज्ञान या व्यवहार से प्रेरित दृष्टिकोण
साइबरनेटिक दृष्टिकोण ने जानवरों और उनके वातावरण के बीच फीडबैक लूप को दोहराने का प्रयास किया। एक रोबोटिक कछुआ, सेंसर के साथ, ड्राइविंग और स्टीयरिंग के लिए मोटर्स, और नियंत्रण के लिए सात वैक्यूम ट्यूब, एक प्रीप्रोग्राम्ड न्यूरल नेट पर आधारित, 1948 की शुरुआत में बनाया गया था। इस काम को तंत्रिका नेटवर्क में बाद के काम के शुरुआती अग्रदूत के रूप में देखा जा सकता है, सुदृढीकरण सीखने, और स्थित रोबोटिक्स।

1955-56 में एलन नेवेल, हर्बर्ट ए. साइमन और क्लिफ शॉ द्वारा लिखित एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक प्रतीकात्मक एआई प्रोग्राम तर्कशास्त्री  था, क्योंकि यह व्हाइटहेड और रसेल के  गणितीय सिद्धांत  से 38 प्राथमिक प्रमेयों को साबित करने में सक्षम था। नेवेल, साइमन और शॉ ने बाद में एक डोमेन-स्वतंत्र समस्या समाधानकर्ता, सामान्य समस्या समाधानकर्ता (सामान्य समस्या समाधानकर्ता) बनाने के लिए इस कार्य को सामान्यीकृत किया। जीपीएस ने मीन-एंड विश्लेषण का उपयोग करके राज्य-अंतरिक्ष खोज के माध्यम से औपचारिक ऑपरेटरों के साथ प्रस्तुत की गई समस्याओं को हल किया।

1960 के दशक के दौरान, सांकेतिक दृष्टिकोणों ने खेल-खेल, प्रतीकात्मक गणित और प्रमेय-सिद्धि जैसे संरचित वातावरण में बुद्धिमान व्यवहार का अनुकरण करने में बड़ी सफलता हासिल की। एआई अनुसंधान 1960 के दशक में तीन संस्थानों में केंद्रित था: कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, स्टैनफोर्ड, एमआईटी और (बाद में) एडिनबर्ग विश्वविद्यालय। प्रत्येक ने अनुसंधान की अपनी शैली विकसित की। पहले साइबरनेटिक्स या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित दृष्टिकोणों को छोड़ दिया गया था या पृष्ठभूमि में धकेल दिया गया था।

हर्बर्ट ए. साइमन और एलन नेवेल ने मानव समस्या-सुलझाने के कौशल का अध्ययन किया और उन्हें औपचारिक रूप देने का प्रयास किया, और उनके काम ने कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र के साथ-साथ संज्ञानात्मक विज्ञान, संचालन अनुसंधान और प्रबंधन विज्ञान की नींव रखी। उनकी शोध टीम ने उन कार्यक्रमों को विकसित करने के लिए मनोविज्ञान प्रयोगों के परिणामों का उपयोग किया जो उन तकनीकों का अनुकरण करते थे जो लोग समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग करते थे। कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में केंद्रित यह परंपरा अंततः 1980 के दशक के मध्य में सोअर (संज्ञानात्मक वास्तुकला) वास्तुकला के विकास में समाप्त होगी।

अनुमानी खोज
अति-विशिष्ट डोमेन-विशिष्ट प्रकार के ज्ञान के अलावा जिसे हम बाद में विशेषज्ञ प्रणालियों में उपयोग करते हुए देखेंगे, प्रारंभिक प्रतीकात्मक एआई शोधकर्ताओं ने ज्ञान के एक और अधिक सामान्य अनुप्रयोग की खोज की। इन्हें ह्युरिस्टिक्स कहा जाता था, अंगूठे के नियम जो आशाजनक दिशाओं में खोज का मार्गदर्शन करते हैं: अंतर्निहित समस्या घातीय रूप से कठिन होने पर गैर-संख्यात्मक खोज कैसे व्यावहारिक हो सकती है? साइमन और नेवेल द्वारा प्रतिपादित दृष्टिकोण ह्यूरिस्टिक (कंप्यूटर विज्ञान) को नियोजित करना है: तेज़ एल्गोरिदम जो कुछ इनपुट या आउटपुट उप-इष्टतम समाधानों पर विफल हो सकते हैं। एक अन्य महत्वपूर्ण प्रगति इन अनुमानों को लागू करने का एक तरीका खोजना था जो एक समाधान की गारंटी देता है, यदि कोई है, तो ह्यूरिस्टिक्स की कभी-कभी गिरावट के बावजूद: ए * खोज एल्गोरिदम | ए * एल्गोरिदम ने पूर्ण के लिए एक सामान्य फ्रेम प्रदान किया और इष्टतम हेरिस्टिक निर्देशित खोज। A* का उपयोग आज व्यावहारिक रूप से प्रत्येक AI एल्गोरिथम के भीतर एक सबरूटीन के रूप में किया जाता है लेकिन फिर भी यह कोई जादू की गोली नहीं है; इसकी पूर्णता की गारंटी सबसे खराब स्थिति वाले घातीय समय की कीमत पर खरीदी जाती है।

ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क पर प्रारंभिक कार्य
प्रारंभिक कार्य औपचारिक तर्क के दोनों अनुप्रयोगों को शामिल करता है जिसमें प्रथम-क्रम तर्क पर जोर दिया जाता है, साथ ही सामान्य ज्ञान तर्क को संभालने के प्रयासों के साथ-साथ कम औपचारिक तरीके से सामान्य ज्ञान तर्क।

तर्क के साथ औपचारिक तर्क की मॉडलिंग करना: द नीट्स
साइमन और नेवेल के विपरीत, जॉन मैककार्थी (कंप्यूटर वैज्ञानिक) ने महसूस किया कि मशीनों को मानव विचार के सटीक तंत्र को अनुकरण करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि इसके बजाय तर्क के साथ अमूर्त तर्क और समस्या-समाधान का सार खोजने की कोशिश कर सकते हैं, भले ही लोग इसका इस्तेमाल करते हों या नहीं। समान एल्गोरिदम। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय ( स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला ) में उनकी प्रयोगशाला ने ज्ञान प्रतिनिधित्व, स्वचालित योजना और शेड्यूलिंग और  यंत्र अधिगम  सहित विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए औपचारिक तर्क का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया। तर्क भी एडिनबर्ग विश्वविद्यालय और यूरोप में कहीं और काम का केंद्र था, जिससे प्रोग्रामिंग भाषा प्रोलॉग और तर्क प्रोग्रामिंग के विज्ञान का विकास हुआ।

फ्रेम और स्क्रिप्ट के साथ अंतर्निहित सामान्य ज्ञान ज्ञान मॉडलिंग: मैला ढोना
MIT के शोधकर्ता (जैसे मार्विन मिंस्की और सीमोर पैपर्ट) ने पाया कि कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कठिन समस्याओं को हल करने के लिए तदर्थ समाधानों की आवश्यकता होती है - उन्होंने तर्क दिया कि कोई भी सरल और सामान्य सिद्धांत (जैसे तर्क) बुद्धिमान व्यवहार के सभी पहलुओं पर कब्जा नहीं करेगा। रोजर शंक  ने उनके तर्क-विरोधी दृष्टिकोण को नीट्स बनाम स्क्रूफ़ीज़ (कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय और स्टैनफ़ोर्ड में नीट्स बनाम स्क्रूफ़ी प्रतिमानों के विपरीत) के रूप में वर्णित किया। कॉमन्सेंस नॉलेज बेस (जैसे डौग लेनट की साइक) कर्कश एआई का एक उदाहरण है, क्योंकि उन्हें हाथ से बनाया जाना चाहिए, एक समय में एक जटिल अवधारणा।

पहला एआई विंटर: क्रश्ड ड्रीम्स, 1967-1977
पहली एआई सर्दी एक झटका थी:

"During the first AI summer, many people thought that machine intelligence could be achieved in just a few years. The Defense Advance Research Projects Agency (DARPA) launched programs to support AI research with the goal of using AI to solve problems of national security; in particular, to automate the translation of Russian to English for intelligence operations and to create autonomous tanks for the battlefield. Researchers had begun to realize that achieving AI was going to be much harder than was supposed a decade earlier, but a combination of hubris and disingenuousness led many university and think-tank researchers to accept funding with promises of deliverables that they should have known they could not fulfill. By the mid-1960s neither useful natural language translation systems nor autonomous tanks had been created, and a dramatic backlash set in. New DARPA leadership canceled existing AI funding programs.

...

Outside of the United States, the most fertile ground for AI research was the United Kingdom. The AI winter in the United Kingdom was spurred on not so much by disappointed military leaders as by rival academics who viewed AI researchers as charlatans and a drain on research funding. A professor of applied mathematics, Sir James Lighthill, was commissioned by Parliament to evaluate the state of AI research in the nation. The report stated that all of the problems being worked on in AI would be better handled by researchers from other disciplines—such as applied mathematics. The report also claimed that AI successes on toy problems could never scale to real-world applications due to combinatorial explosion."

ज्ञान आधारित प्रणाली
कमजोर, डोमेन-स्वतंत्र तरीकों की सीमाएं अधिक से अधिक स्पष्ट हो गईं, तीनों परंपराओं के शोधकर्ताओं ने एआई अनुप्रयोगों में ज्ञान प्रतिनिधित्व का निर्माण शुरू किया। ज्ञान क्रांति इस अहसास से प्रेरित थी कि ज्ञान उच्च-निष्पादन, डोमेन-विशिष्ट एआई अनुप्रयोगों के अंतर्गत आता है।

विशेषज्ञ प्रणालियों के साथ सफलता
इस ज्ञान क्रांति ने एआई सॉफ्टवेयर के पहले व्यावसायिक रूप से सफल रूप, विशेषज्ञ प्रणालियों (एडवर्ड फेगेनबाम द्वारा प्रस्तुत) के विकास और तैनाती का नेतृत्व किया।

उदाहरण
प्रमुख विशेषज्ञ प्रणालियाँ थीं:


 * DENDRAL, जिसने कार्बनिक अणुओं की संरचना को उनके रासायनिक सूत्र और मास स्पेक्ट्रोमीटर रीडिंग से पाया।
 * MYCIN, जिसने बैक्टीरिया का निदान किया - और प्रयोगशाला परिणामों, रोगी के इतिहास और डॉक्टर की टिप्पणियों की व्याख्या करके, जब आवश्यक हो, आगे प्रयोगशाला परीक्षणों का सुझाव दिया। लगभग 450 नियमों के साथ, MYCIN कुछ विशेषज्ञों के साथ-साथ जूनियर डॉक्टरों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम था।
 * इंटरनिस्ट-मैं I और CADUCEUS_(expert_system) जिसने आंतरिक चिकित्सा निदान का सामना किया। यूनिवर्सिटी ऑफ पिट्सबर्ग स्कूल ऑफ मेडिसिन विश्वविद्यालय में आंतरिक चिकित्सा के अध्यक्ष की विशेषज्ञता पर कब्जा करने का प्रयास किया, जबकि कैड्यूसस अंततः 1000 विभिन्न रोगों का निदान कर सकता था।
 * GUIDON, जिसने दिखाया कि कैसे विशेषज्ञ समस्या समाधान के लिए निर्मित ज्ञान आधार को शिक्षण के लिए पुन: उपयोग किया जा सकता है।
 * XCON, VAX कंप्यूटरों को कॉन्फ़िगर करने के लिए, एक श्रमसाध्य प्रक्रिया जिसमें 90 दिन तक लग सकते थे। XCON ने समय घटाकर लगभग 90 मिनट कर दिया।

DENDRAL को पहली विशेषज्ञ प्रणाली माना जाता है जो ज्ञान-गहन समस्या-समाधान पर निर्भर थी। एसीएम साक्षात्कार के एक संचार से एड फेगेनबाम द्वारा इसका वर्णन नीचे किया गया है, |एक साक्षात्कार एड फेगेनबाम के साथ:

"One of the people at Stanford interested in computer-based models of mind was Joshua Lederberg, the 1958 Nobel Prize winner in genetics. When I told him I wanted an induction 'sandbox', he said, 'I have just the one for you.' His lab was doing mass spectrometry of amino acids. The question was: how do you go from looking at a spectrum of an amino acid to the chemical structure of the amino acid? That's how we started the DENDRAL Project: I was good at heuristic search methods, and he had an algorithm which was good at generating the chemical problem space.

We did not have a grandiose vision. We worked bottom up. Our chemist was Carl Djerassi, inventor of the chemical behind the birth control pill, and also one of the world's most respected mass spectrometrists. Carl and his postdocs were world-class experts in mass spectrometry. We began to add in their knowledge, inventing knowledge engineering as we were going along. These experiments amounted to titrating into DENDRAL more and more knowledge. The more you did that, the smarter the program became. We had very good results.

The generalization was: in the knowledge lies the power. That was the big idea. In my career that is the huge, 'Ah ha!,' and it wasn't the way AI was being done previously. Sounds simple, but it's probably AI's most powerful generalization."

ऊपर उल्लिखित अन्य विशेषज्ञ प्रणालियाँ DENDRAL के बाद आईं। MYCIN अनिश्चितता को संभालने के लिए निश्चित कारकों के उपयोग सहित प्रतीकात्मक तर्क तंत्र के साथ जुड़े नियमों के ज्ञान-आधार के क्लासिक विशेषज्ञ प्रणाली वास्तुकला का उदाहरण देता है। GUIDON दिखाता है कि दूसरे अनुप्रयोग, शिक्षण के लिए एक स्पष्ट ज्ञान आधार को कैसे पुन: उपयोग किया जा सकता है, और यह एक बुद्धिमान शिक्षण प्रणाली का एक उदाहरण है, एक विशेष प्रकार का ज्ञान-आधारित अनुप्रयोग। क्लैंसी ने दिखाया कि निर्देश के लिए केवल MYCIN के नियमों का उपयोग करना ही पर्याप्त नहीं था, बल्कि उन्हें संवाद प्रबंधन और छात्र मॉडलिंग के लिए नियम जोड़ने की भी आवश्यकता थी। XCON महत्वपूर्ण है क्योंकि इसने डिजिटल इक्विपमेंट कॉरपोरेशन को लाखों डॉलर बचाए, जिससे विशेषज्ञ प्रणाली में उछाल आया, जहां कॉर्पोरेट विशेषज्ञता हासिल करने, इसे संरक्षित करने और इसे स्वचालित करने के उद्देश्य से अमेरिका के अधिकांश प्रमुख निगमों में विशेषज्ञ सिस्टम समूह थे:

"By 1988, DEC's AI group had 40 expert systems deployed, with more on the way. DuPont had 100 in use and 500 in development. Nearly every major U.S. corporation had its own Al group and was either using or investigating expert systems."

शतरंज विशेषज्ञ ज्ञान को डीप ब्लू (शतरंज कंप्यूटर) में कूटबद्ध किया गया था। 1996 में, इसने आईबीएम के डीप ब्लू (शतरंज कंप्यूटर) को प्रतीकात्मक एआई की मदद से उस समय के विश्व चैंपियन गैरी कास्परोव के खिलाफ शतरंज के खेल में जीतने की अनुमति दी।

ज्ञान आधारित और विशेषज्ञ प्रणालियों का आर्किटेक्चर
सभी विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए सिस्टम आर्किटेक्चर का एक प्रमुख घटक ज्ञान का आधार है, जो समस्या-समाधान के लिए तथ्यों और नियमों को संग्रहीत करता है। एक विशेषज्ञ प्रणाली ज्ञान आधार के लिए सबसे सरल दृष्टिकोण केवल उत्पादन प्रणाली (कंप्यूटर विज्ञान) का एक संग्रह या नेटवर्क है। उत्पादन नियम प्रतीकों को एक यदि-तब कथन के समान संबंध में जोड़ते हैं। विशेषज्ञ प्रणाली कटौती करने के लिए नियमों को संसाधित करती है और यह निर्धारित करती है कि मानव-पठनीय प्रतीकों का उपयोग करते हुए उसे कौन सी अतिरिक्त जानकारी की आवश्यकता है, यानी कौन से प्रश्न पूछने हैं। उदाहरण के लिए, OPS5, CLIPS और उनके उत्तराधिकारी जेस और ड्रोल इस तरह से काम करते हैं।

विशेषज्ञ प्रणालियाँ या तो आगे की श्रृंखला में - साक्ष्य से निष्कर्ष तक - या पिछड़ी श्रृंखला में - लक्ष्यों से आवश्यक डेटा और पूर्वापेक्षाएँ - तरीके से काम कर सकती हैं। अधिक उन्नत ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ, जैसे कि सोर (संज्ञानात्मक वास्तुकला) मेटा-स्तरीय तर्क भी कर सकती हैं, जो समस्याओं को हल करने और समस्या-समाधान रणनीतियों की सफलता की निगरानी करने का निर्णय लेने के संदर्भ में अपने स्वयं के तर्क के बारे में तर्क दे रही है।

ब्लैकबोर्ड प्रणाली एक दूसरे प्रकार की ज्ञान-आधारित प्रणाली है | ज्ञान-आधारित या विशेषज्ञ प्रणाली वास्तुकला। वे किसी समस्या को हल करने के लिए विशेषज्ञों के एक समुदाय को वृद्धिशील योगदान देते हैं, जहां वे कर सकते हैं। समस्या को अमूर्तता या वैकल्पिक विचारों के कई स्तरों में दर्शाया गया है। विशेषज्ञ (ज्ञान स्रोत) स्वेच्छा से अपनी सेवाएं देते हैं जब भी वे पहचानते हैं कि वे योगदान कर सकते हैं। संभावित समस्या-समाधान कार्रवाइयों को एक एजेंडे पर दर्शाया जाता है जिसे समस्या की स्थिति में परिवर्तन के रूप में अद्यतन किया जाता है। एक नियंत्रक तय करता है कि प्रत्येक योगदान कितना उपयोगी है, और अगली समस्या-समाधान कार्रवाई किसे करनी चाहिए। एक उदाहरण, BB1 ब्लैकबोर्ड आर्किटेक्चर मूल रूप से इस अध्ययन से प्रेरित था कि कैसे मनुष्य एक यात्रा में कई कार्य करने की योजना बनाते हैं। BB1 का एक नवाचार उसी ब्लैकबोर्ड मॉडल को अपनी स्वयं की नियंत्रण समस्या को हल करने के लिए लागू करना था, अर्थात, इसके नियंत्रक ने ज्ञान स्रोतों के साथ मेटा-स्तरीय तर्क का प्रदर्शन किया, जो निगरानी करता था कि कोई योजना या समस्या-समाधान कितनी अच्छी तरह से आगे बढ़ रहा था, और एक रणनीति से स्विच कर सकता था। शर्तों के रूप में दूसरे के लिए - जैसे लक्ष्य या समय - बदल गया। BB1 को कई डोमेन में लागू किया गया था: कंस्ट्रक्शन साइट प्लानिंग, इंटेलिजेंट ट्यूटरिंग सिस्टम और रियल-टाइम पेशेंट मॉनिटरिंग।

दूसरा ऐ विंटर, 1988-1993
AI बूम के चरम पर, Symbolics, Lisp Machines, और Texas Instruments जैसी कंपनियाँ विशेष रूप से AI अनुप्रयोगों और अनुसंधान के विकास को गति देने के लिए लक्षित LISP मशीन बेच रही थीं। इसके अलावा, कई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनियां, जैसे कि टेक्नॉलेज और निष्कर्ष निगम, निगमों को विशेषज्ञ सिस्टम शेल, प्रशिक्षण और परामर्श बेच रही थीं।

दुर्भाग्य से, AI बूम टिक नहीं पाया और Kautz ने दूसरी AI सर्दियों का सबसे अच्छा वर्णन किया: "Many reasons can be offered for the arrival of the second AI winter. The hardware companies failed when much more cost-effective general Unix workstations from Sun together with good compilers for LISP and Prolog came onto the market. Many commercial deployments of expert systems were discontinued when they proved too costly to maintain. Medical expert systems never caught on for several reasons: the difficulty in keeping them up to date; the challenge for medical professionals to learn how to use a bewildering variety of different expert systems for different medical conditions; and perhaps most crucially, the reluctance of doctors to trust a computer-made diagnosis over their gut instinct, even for specific domains where the expert systems could outperform an average doctor. Venture capital money deserted AI practically overnight. The world AI conference IJCAI hosted an enormous and lavish trade show and thousands of nonacademic attendees in 1987 in Vancouver; the main AI conference the following year, AAAI 1988 in St. Paul, was a small and strictly academic affair."

अनिश्चित तर्क
तर्क के लिए सांख्यिकीय दृष्टिकोण और विस्तार दोनों की कोशिश की गई।

एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण, हिडन मार्कोव मॉडल, 1980 के दशक में वाक् पहचान कार्य के लिए पहले ही लोकप्रिय हो चुका था। बाद में, 1988 में, यहूदिया मोती  ने बायेसियन नेटवर्क के उपयोग को लोकप्रिय बनाया, लेकिन अनिश्चित तर्क से निपटने के प्रभावी तरीके के रूप में प्रोबेबिलिस्टिक रीजनिंग इन इंटेलिजेंट सिस्टम्स: नेटवर्क्स ऑफ प्लॉजिबल इन्वेंशन नामक पुस्तक प्रकाशित की। और बायेसियन दृष्टिकोणों को विशेषज्ञ प्रणालियों में सफलतापूर्वक लागू किया गया। बाद में भी, 1990 के दशक में, सांख्यिकीय संबंधपरक अधिगम, एक दृष्टिकोण जो संभाव्यता को तार्किक सूत्रों के साथ जोड़ती है, संभावना को पहले क्रम के तर्क के साथ संयोजित करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, या तो मार्कोव लॉजिक नेटवर्क या संभाव्य शीतल तर्क के साथ।

समर्थन करने के लिए प्रथम-क्रम तर्क के लिए अन्य, गैर-संभाव्यता विस्तार का भी प्रयास किया गया। उदाहरण के लिए, गैर-मोनोटोनिक तर्क का उपयोग रीज़न रखरखाव के साथ किया जा सकता है। एक सत्य रखरखाव प्रणाली ने सभी अनुमानों के लिए मान्यताओं और औचित्य को ट्रैक किया। इसने अनुमानों को गलत पाए जाने पर या एक विरोधाभास व्युत्पन्न होने पर अनुमानों को वापस लेने की अनुमति दी। स्पष्टीकरण योग्य कृत्रिम बुद्धि द्वारा इसे बनाने के लिए स्पष्टीकरण प्रदान किया जा सकता है और फिर अंतर्निहित अनुमानों और नियमों के माध्यम से मूल धारणाओं पर वापस जाना जारी रखा जा सकता है। ज़ादेह का मचान ने अस्पष्टता के प्रतिनिधित्व को संभालने के लिए एक अलग तरह का विस्तार पेश किया था। उदाहरण के लिए, यह तय करने में कि कोई व्यक्ति कितना भारी या लंबा है, अक्सर कोई स्पष्ट हां या ना में कोई उत्तर नहीं होता है, और भारी या लंबा के लिए एक विधेय इसके बजाय 0 और 1 के बीच मान लौटाएगा। वे मान किस हद तक प्रतिनिधित्व करते हैं कि विधेय सत्य थे। उनके फजी लॉजिक ने तार्किक सूत्रों के माध्यम से इन मूल्यों के संयोजनों के प्रसार के लिए एक साधन प्रदान किया।

मशीन लर्निंग
ज्ञान प्राप्ति की अड़चन को दूर करने के लिए प्रतीकात्मक मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों की जांच की गई। सबसे शुरुआती में से एक डेंड्रल#मेटा-डेंड्रल|मेटा-डेंड्रल है। मेटा-डेन्ड्रल ने स्पेक्ट्रा के खिलाफ परीक्षण करने के लिए प्रशंसनीय नियम परिकल्पना उत्पन्न करने के लिए जनरेट-एंड-टेस्ट तकनीक का इस्तेमाल किया। डोमेन और कार्य ज्ञान ने परीक्षण किए गए उम्मीदवारों की संख्या को प्रबंधनीय आकार तक कम कर दिया। एड फेगेनबाम ने मेटा-डेंड्रल को इस रूप में वर्णित किया

"...the culmination of my dream of the early to mid-1960s having to do with theory formation. The conception was that you had a problem solver like DENDRAL that took some inputs and produced an output. In doing so, it used layers of knowledge to steer and prune the search. That knowledge got in there because we interviewed people. But how did the people get the knowledge? By looking at thousands of spectra. So we wanted a program that would look at thousands of spectra and infer the knowledge of mass spectrometry that DENDRAL could use to solve individual hypothesis formation problems.

We did it. We were even able to publish new knowledge of mass spectrometry in the Journal of the American Chemical Society, giving credit only in a footnote that a program, Meta-DENDRAL, actually did it. We were able to do something that had been a dream: to have a computer program come up with a new and publishable piece of science."

मेटा-डेन्ड्रल के ज्ञान-गहन दृष्टिकोण के विपरीत, रॉस क्विनलान ने सांख्यिकीय वर्गीकरण, निर्णय वृक्ष सीखने के लिए एक डोमेन-स्वतंत्र दृष्टिकोण का आविष्कार किया, जो पहले ID3 एल्गोरिथ्म के साथ शुरू हुआ था। और फिर बाद में इसकी क्षमताओं को C4.5 तक बढ़ा दिया। बनाए गए निर्णय पेड़ कांच के डिब्बे, व्याख्यात्मक वर्गीकरण, मानव-व्याख्यात्मक वर्गीकरण नियमों के साथ हैं।

मशीन लर्निंग थ्योरी को समझने में भी प्रगति हुई। टॉम एम. मिशेल ने वर्जन स्पेस लर्निंग की शुरुआत की, जो अब तक देखे गए उदाहरणों के अनुरूप सभी व्यवहार्य परिकल्पनाओं को शामिल करते हुए ऊपरी, अधिक सामान्य और निचली, अधिक विशिष्ट सीमाओं के साथ परिकल्पनाओं के स्थान के माध्यम से खोज के रूप में सीखने का वर्णन करता है। अधिक औपचारिक रूप से, लेस्ली बहादुर ने संभवतः लगभग सही शिक्षा (पीएसी लर्निंग) पेश की, जो मशीन सीखने के गणितीय विश्लेषण के लिए एक ढांचा है। सिंबॉलिक मशीन लर्निंग में उदाहरण से सीखने की तुलना में अधिक शामिल है। उदाहरण के लिए, जॉन रॉबर्ट एंडरसन (मनोवैज्ञानिक) ने मानव सीखने का एक संज्ञानात्मक मॉडल प्रदान किया जहां कौशल अभ्यास के परिणामस्वरूप एक घोषणात्मक प्रारूप से एक प्रक्रियात्मक प्रारूप में उनके एसीटी-आर संज्ञानात्मक वास्तुकला के साथ नियमों का संकलन होता है। उदाहरण के लिए, एक छात्र लागू करना सीख सकता है पूरक कोण दो कोण हैं जिनके माप 180 डिग्री के योग के रूप में कई अलग-अलग प्रक्रियात्मक नियम हैं। उदाहरण के लिए, एक नियम कह सकता है कि यदि X और Y पूरक हैं और आप X को जानते हैं, तो Y 180 - X होगा। उन्होंने अपने दृष्टिकोण को ज्ञान संकलन कहा। ACT-R का मानव संज्ञान के मॉडल पहलुओं, जैसे सीखने और प्रतिधारण के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है। एसीटी-आर का उपयोग बुद्धिमान ट्यूटरिंग सिस्टम में भी किया जाता है, जिसे संज्ञानात्मक ट्यूटर कहा जाता है, स्कूली बच्चों को ज्यामिति, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और बीजगणित को सफलतापूर्वक पढ़ाने के लिए। इंडक्टिव लॉजिक प्रोग्रामिंग सीखने का एक और तरीका था जिसने लॉजिक प्रोग्रामिंग को इनपुट-आउटपुट उदाहरणों से संश्लेषित करने की अनुमति दी। उदाहरण के लिए, एहुद शापिरो का एमआईएस (मॉडल अनुमान प्रणाली) उदाहरणों से प्रोलॉग कार्यक्रमों को संश्लेषित कर सकता है। जॉन आर. कोजा ने आनुवंशिक प्रोग्रामिंग  बनाने के लिए प्रोग्राम सिंथेसिस के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम लागू किया, जिसका इस्तेमाल उन्होंने एलआईएसपी प्रोग्राम को संश्लेषित करने के लिए किया। अंत में, जौहर मन्ना और रिचर्ड वाल्डिंगर ने कार्यक्रम संश्लेषण के लिए एक अधिक सामान्य दृष्टिकोण प्रदान किया जो इसके विनिर्देशों को सही साबित करने के दौरान एक कार्यात्मक प्रोग्रामिंग को संश्लेषित करता है। तर्क के विकल्प के रूप में, रोजर शैंक ने केस-आधारित तर्क (सीबीआर) पेश किया। सीबीआर दृष्टिकोण उनकी पुस्तक डायनेमिक मेमोरी में रेखांकित किया गया है। भविष्य में उपयोग के लिए प्रमुख समस्या-समाधान मामलों को याद रखने और जहां उपयुक्त हो, उन्हें सामान्य बनाने पर पहले ध्यान केंद्रित करता है। जब एक नई समस्या का सामना करना पड़ता है, तो सीबीआर सबसे समान पिछले मामले को पुनः प्राप्त करता है और इसे वर्तमान समस्या की बारीकियों के अनुकूल बनाता है। तर्क का एक अन्य विकल्प, जेनेटिक एल्गोरिदम और जेनेटिक प्रोग्रामिंग सीखने के एक विकासवादी मॉडल पर आधारित हैं, जहां नियमों के सेट आबादी में एन्कोड किए जाते हैं, नियम व्यक्तियों के व्यवहार को नियंत्रित करते हैं, और कई पीढ़ियों से अनुपयुक्त नियमों के सेट को फिटेस्ट प्रून्स का चयन करते हैं।. सांकेतिक मशीन लर्निंग को लर्निंग कॉन्सेप्ट्स, रूल्स, ह्यूरिस्टिक्स और प्रॉब्लम सॉल्विंग पर लागू किया गया था। उपरोक्त के अलावा अन्य दृष्टिकोणों में शामिल हैं:
 * 1) निर्देश या सलाह से सीखना- यानी, मानव निर्देश लेना, सलाह के रूप में प्रस्तुत करना, और यह निर्धारित करना कि विशिष्ट परिस्थितियों में इसे कैसे संचालित किया जाए। उदाहरण के लिए, दिल के खेल में, अंक लेने से बचने के लिए हाथ से खेलना सीखना।
 * 2) अनुकरणीय लोगों से सीखना-प्रशिक्षण के दौरान विषय-वस्तु विशेषज्ञ (एसएमई) के फीडबैक को स्वीकार करके प्रदर्शन में सुधार करना। जब समस्या-समाधान विफल हो जाता है, तो समस्या-समाधान के लिए या तो एक नया उदाहरण सीखने के लिए या एक नया स्पष्टीकरण सीखने के लिए विशेषज्ञ से पूछताछ करना कि एक उदाहरण दूसरे की तुलना में अधिक प्रासंगिक क्यों है। उदाहरण के लिए, प्रोग्राम प्रोटोस ने एक ऑडियोलॉजिस्ट के साथ बातचीत करके टिनिटस के मामलों का निदान करना सीखा।
 * 3) सादृश्य द्वारा सीखना - अतीत में देखी गई समान समस्याओं के आधार पर समस्या समाधान का निर्माण करना, और फिर एक नई स्थिति या डोमेन में फिट करने के लिए उनके समाधान को संशोधित करना।
 * 4) अपरेंटिस लर्निंग सिस्टम- मानव समस्या-समाधान को देखकर समस्याओं का उपन्यास समाधान सीखना। डोमेन ज्ञान बताता है कि उपन्यास समाधान सही क्यों हैं और समाधान को कैसे सामान्यीकृत किया जा सकता है। LEAP ने मानव डिजाइनरों को देखकर वीएलएसआई सर्किट डिजाइन करना सीखा।
 * 5) खोज द्वारा सीखना—अर्थात् प्रयोग करने के लिए कार्य बनाना और फिर परिणामों से सीखना। उदाहरण के लिए, डगलस लेनट के  पाना  ने लगातार दो वर्षों तक  यात्री (रोल-प्लेइंग गेम)  रोल-प्लेइंग गेम में मानव खिलाड़ियों को हराने के लिए अनुमान लगाया।
 * 6) मैक्रो-ऑपरेटर्स सीखना- यानी, उपयोगी मैक्रो-ऑपरेटर्स की खोज करना, जिन्हें बुनियादी समस्या-समाधान क्रियाओं के अनुक्रम से सीखा जा सके। अच्छे मैक्रो-ऑपरेटर्स समस्या-समाधान को अधिक सार स्तर पर हल करने की अनुमति देकर समस्या-समाधान को सरल बनाते हैं।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई: तंत्रिका और प्रतीकात्मक दृष्टिकोण को एकीकृत करना
न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई तंत्रिका और प्रतीकात्मक आर्किटेक्चर को इस तरह से एकीकृत करने का प्रयास करता है जो तर्क, सीखने और संज्ञानात्मक मॉडलिंग में सक्षम मजबूत एआई का समर्थन करने के लिए पूरक फैशन में प्रत्येक की ताकत और कमजोरियों को संबोधित करता है। जैसा कि लेस्ली वैलिएंट ने तर्क दिया है गंभीर प्रयास, समृद्ध कम्प्यूटेशनल संज्ञानात्मक मॉडल का प्रभावी निर्माण ध्वनि प्रतीकात्मक तर्क और कुशल (मशीन) सीखने के मॉडल के संयोजन की मांग करता है। गैरी मार्कस, इसी तरह, तर्क देते हैं कि: हम हाइब्रिड वास्तुकला, समृद्ध पूर्व ज्ञान और तर्क के लिए परिष्कृत तकनीकों के बिना पर्याप्त, स्वचालित तरीके से समृद्ध संज्ञानात्मक मॉडल का निर्माण नहीं कर सकते।, खास तरीके से: एआई के लिए एक मजबूत, ज्ञान-संचालित दृष्टिकोण बनाने के लिए हमारे टूलकिट में प्रतीक-हेरफेर की मशीनरी होनी चाहिए। अमूर्त का प्रतिनिधित्व और हेरफेर करने वाले उपकरणों के बिना बहुत अधिक उपयोगी ज्ञान अमूर्त है, और आज तक, एकमात्र ऐसी मशीनरी जिसके बारे में हम जानते हैं कि इस तरह के अमूर्त ज्ञान को मज़बूती से हेरफेर कर सकते हैं, वह प्रतीक-हेरफेर का उपकरण है।

हेनरी कौट्ज़, फ्रांसेस्का रॉसी, और बार्ट सेलमैन ने संश्लेषण के लिए भी तर्क दिया है। उनके तर्क दो प्रकार की सोच को संबोधित करने की आवश्यकता पर आधारित हैं, जिसकी चर्चा डेनियल कन्नमैन की पुस्तक, थिंकिंग, फास्ट एंड स्लो में की गई है। कन्नमैन मानव सोच को दो घटकों, सोच, तेज़ और धीमी # दो_प्रणाली के रूप में वर्णित करता है। सिस्टम 1 तेज, स्वचालित, सहज और अचेतन है। सिस्टम 2 धीमा, चरण-दर-चरण और स्पष्ट है। सिस्टम 1 पैटर्न पहचान के लिए उपयोग किया जाने वाला प्रकार है जबकि सिस्टम 2 योजना, कटौती और जानबूझकर सोच के लिए कहीं बेहतर अनुकूल है। इस दृष्टि से, गहरी शिक्षा सबसे अच्छी सोच का मॉडल है जबकि प्रतीकात्मक तर्क दूसरी तरह का सबसे अच्छा मॉडल है और दोनों की जरूरत है।

ग्रेसेज़ ने इस क्षेत्र में कम से कम पिछले बीस वर्षों से चल रहे अनुसंधान का वर्णन किया है, neurosymbolic Learning Systems पर उनकी 2002 की पुस्तक से डेटिंग। न्यूरो-प्रतीकात्मक तर्क पर कार्यशालाओं की एक श्रृंखला 2005 से हर साल आयोजित की गई है, विवरण के लिए http://www.neural-symbolic.org/ देखें।

उनके 2015 के पेपर में, न्यूरल-सिम्बोलिक लर्निंग एंड रीज़निंग: कंट्रीब्यूशन एंड चैलेंजेस, ग्रेसेज़ एट अल। तर्क है कि: "The integration of the symbolic and connectionist paradigms of AI has been pursued by a relatively small research community over the last two decades and has yielded several significant results. Over the last decade, neural symbolic systems have been shown capable of overcoming the so-called propositional fixation of neural networks, as McCarthy (1988) put it in response to Smolensky (1988); see also (Hinton, 1990). Neural networks were shown capable of representing modal and temporal logics (d'Avila Garcez and Lamb, 2006) and fragments of first-order logic (Bader, Hitzler, Hölldobler, 2008; d'Avila Garcez, Lamb, Gabbay, 2009). Further, neural-symbolic systems have been applied to a number of problems in the areas of bioinformatics, control engineering, software verification and adaptation, visual intelligence, ontology learning, and computer games."

एकीकरण के लिए दृष्टिकोण विविध हैं। कुछ उदाहरणों के साथ, न्यूरो-प्रतीकात्मक आर्किटेक्चर की हेनरी कौट्ज़ की वर्गीकरण इस प्रकार है:
 * सांकेतिक तंत्रिका प्रतीकात्मक- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कई तंत्रिका मॉडल का वर्तमान दृष्टिकोण है, जहां शब्द या सबवर्ड टोकन बड़े भाषा मॉडल के अंतिम इनपुट और आउटपुट दोनों हैं। उदाहरणों में BERT (भाषा मॉडल), RoBERTa और GPT-3 शामिल हैं।
 * प्रतीकात्मक [तंत्रिका]— AlphaGo द्वारा उदाहरण दिया गया है, जहां प्रतीकात्मक तकनीकों का उपयोग तंत्रिका तकनीकों को कॉल करने के लिए किया जाता है। इस मामले में सांकेतिक दृष्टिकोण  मोंटे कार्लो ट्री खोज  है और तंत्रिका तकनीक सीखती है कि खेल की स्थिति का मूल्यांकन कैसे किया जाए।
 * तंत्रिका | प्रतीकात्मक - अवधारणात्मक डेटा को प्रतीकों और संबंधों के रूप में व्याख्या करने के लिए एक तंत्रिका वास्तुकला का उपयोग करता है जो तब प्रतीकात्मक रूप से तर्कसंगत होता है।
 * तंत्रिका: प्रतीकात्मक → तंत्रिका-प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने या लेबल करने के लिए प्रतीकात्मक तर्क पर निर्भर करता है जिसे बाद में एक गहन शिक्षण मॉडल द्वारा सीखा जाता है, उदाहरण के लिए, मैकसिमा जैसी प्रतीकात्मक गणित प्रणाली का उपयोग करके प्रतीकात्मक गणना के लिए एक तंत्रिका मॉडल को प्रशिक्षित करने या लेबल करने के लिए उदाहरण।
 * Neural_{प्रतीकात्मक}—एक तंत्रिका जाल का उपयोग करता है जो सांकेतिक नियमों से उत्पन्न होता है। एक उदाहरण तंत्रिका प्रमेय प्रोवर है, जो ज्ञान आधारित नियमों और शर्तों से उत्पन्न एक एंड-या ट्री|एंड-या प्रूफ ट्री से एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण करता है। तर्क टेन्सर नेटवर्क भी इसी श्रेणी में आते हैं।
 * तंत्रिका [प्रतीकात्मक] - एक तंत्रिका मॉडल को सीधे प्रतीकात्मक तर्क इंजन को कॉल करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, कोई क्रिया करने या किसी स्थिति का मूल्यांकन करने के लिए।

कई प्रमुख शोध प्रश्न बने हुए हैं, जैसे:
 * तंत्रिका और प्रतीकात्मक आर्किटेक्चर को एकीकृत करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
 * तंत्रिका नेटवर्क के भीतर प्रतीकात्मक संरचनाओं का प्रतिनिधित्व कैसे किया जाना चाहिए और उनसे कैसे निकाला जाना चाहिए?
 * सामान्य ज्ञान का ज्ञान कैसे सीखा और उसके बारे में तर्क किया जाना चाहिए?
 * अमूर्त ज्ञान जिसे तार्किक रूप से सांकेतिक शब्दों में बदलना कठिन है, को कैसे संभाला जा सकता है?

तकनीक और योगदान
यह खंड विकिपीडिया में कई अन्य, अधिक विस्तृत लेखों के लिए अग्रणी समग्र संदर्भ में तकनीकों और योगदानों का अवलोकन प्रदान करता है। #मशीन_लर्निंग और #अनिश्चित_तर्क पर अनुभाग पहले #एक संक्षिप्त इतिहास में शामिल किए गए हैं।

एआई प्रोग्रामिंग लैंग्वेज
अंतिम प्रतीकात्मक AI बूम अवधि के दौरान US में प्रमुख AI प्रोग्रामिंग भाषा LISP (प्रोग्रामिंग भाषा) थी। LISP (प्रोग्रामिंग भाषा) फोरट्रान के बाद दूसरी सबसे पुरानी प्रोग्रामिंग भाषा है और इसे 1958 में जॉन मैकार्थी (कंप्यूटर वैज्ञानिक) द्वारा बनाया गया था। LISP (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) ने तेजी से प्रोग्राम डेवलपमेंट को सपोर्ट करने के लिए पहला रीड-इवल-प्रिंट लूप प्रदान किया। संकलित कार्यों को व्याख्या किए गए कार्यों के साथ स्वतंत्र रूप से मिश्रित किया जा सकता है। मूल्यों या कार्यों को बदलने और ब्रेकप्वाइंट या त्रुटियों से जारी रखने की क्षमता के साथ-साथ प्रोग्राम ट्रेसिंग, स्टेपिंग और ब्रेकप्वाइंट भी प्रदान किए गए थे। इसमें पहला सेल्फ-होस्टिंग (कंपाइलर) | स्व-होस्टिंग (संकलक) था, जिसका अर्थ है कि कंपाइलर मूल रूप से LISP (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) में लिखा गया था और फिर कंपाइलर कोड को संकलित करने के लिए व्याख्यात्मक रूप से चला।

एलआईएसपी द्वारा शुरू किए गए अन्य प्रमुख नवाचार जो अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में फैल गए हैं उनमें शामिल हैं: कार्यक्रम स्वयं डेटा संरचनाएं थे जो अन्य प्रोग्राम संचालित कर सकते थे, जिससे उच्च-स्तरीय भाषाओं की आसान परिभाषा की अनुमति मिलती थी।
 * कचरा संग्रह (कंप्यूटर विज्ञान)
 * गतिशील टाइपिंग
 * उच्च-क्रम के कार्य
 * प्रत्यावर्तन
 * सशर्त (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग)

यूएस के विपरीत, यूरोप में उसी अवधि के दौरान प्रमुख एलआईएसपी (प्रोग्रामिंग भाषा) प्रोलॉग थी। प्रोलॉग ने तथ्यों और खंडों का एक अंतर्निहित स्टोर प्रदान किया है जिसे रीड-इवल-प्रिंट लूप द्वारा पूछताछ की जा सकती है। स्टोर ज्ञान के आधार के रूप में कार्य कर सकता है और खंड नियम या तर्क के प्रतिबंधित रूप के रूप में कार्य कर सकता है। पहले क्रम के लॉजिक के एक उपसमुच्चय के रूप में प्रोलॉग क्लोज्ड-वर्ल्ड धारणा के साथ हॉर्न क्लॉज पर आधारित था - ज्ञात नहीं होने वाले किसी भी तथ्य को झूठा माना जाता था - और आदिम शब्दों के लिए एक अद्वितीय नाम धारणा - उदाहरण के लिए, पहचानकर्ता बराक_ओबामा को संदर्भित करने के लिए माना जाता था ठीक एक वस्तु के लिए। बैक ट्रैकिंग  और  एकीकरण (कंप्यूटर विज्ञान)  प्रोलॉग में अंतर्निहित हैं।

Alain Colmerauer और Philippe Roussel को Prolog के आविष्कारक के रूप में श्रेय दिया जाता है। प्रोलॉग लॉजिक प्रोग्रामिंग का एक रूप है, जिसका आविष्कार रॉबर्ट कोवाल्स्की ने किया था। इसका इतिहास कार्ल हेविट के योजनाकर्ता  से भी प्रभावित था, जो तरीकों के पैटर्न-निर्देशित आह्वान के साथ एक मुखर डेटाबेस था। अधिक विवरण के लिए देखें Planner_(programming_language)#The_genesis_of_Prolog.

प्रोलॉग भी एक प्रकार की घोषणात्मक प्रोग्रामिंग है। प्रोग्राम का वर्णन करने वाले लॉजिक क्लॉज की सीधे निर्दिष्ट प्रोग्राम को चलाने के लिए व्याख्या की जाती है। अनिवार्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के मामले में कार्रवाई की कोई स्पष्ट श्रृंखला आवश्यक नहीं है।

जापान ने अपनी पांचवीं पीढ़ी की परियोजना के लिए प्रोलॉग का समर्थन किया, जो उच्च प्रदर्शन के लिए विशेष हार्डवेयर बनाने का इरादा रखता है। इसी तरह, LISP मशीनों को LISP (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) चलाने के लिए बनाया गया था, लेकिन जैसे ही दूसरा AI बूम बस्ट हुआ, ये कंपनियां नए वर्कस्टेशन के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकीं, जो अब LISP (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) या प्रोलॉग को मूल रूप से तुलनात्मक गति से चला सकते हैं। अधिक विवरण के लिए #एक छोटा इतिहास देखें।

स्मॉलटाक एक अन्य प्रभावशाली एआई प्रोग्रामिंग भाषा थी। उदाहरण के लिए इसने मेटाक्लासेस की शुरुआत की और जायके (प्रोग्रामिंग भाषा)  और कॉमनलूप्स के साथ, [[ सामान्य लिस्प  ऑब्जेक्ट सिस्टम]], या (CLOS) को प्रभावित किया, जो अब कॉमन लिस्प का हिस्सा है, जो वर्तमान मानक लिस्प बोली है। सीएलओएस एक लिस्प-आधारित ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड सिस्टम है जो कई विरासत की अनुमति देता है, दोनों वर्गों और मेटाक्लासेस के वृद्धिशील एक्सटेंशन के अलावा, इस प्रकार एक रन-टाइम मेटा-ऑब्जेक्ट प्रोटोकॉल प्रदान करता है। अन्य एआई प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं की यह सूची देखें। वर्तमान में, पायथन (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज), एक बहु-प्रतिमान प्रोग्रामिंग लैंग्वेज, सबसे बहु-प्रतिमान प्रोग्रामिंग भाषा है, आंशिक रूप से इसकी व्यापक पैकेज लाइब्रेरी के कारण जो डेटा विज्ञान, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और डीप लर्निंग को सपोर्ट करती है। पायथन (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज) में एक रीड-इवल-प्रिंट लूप, कार्यात्मक तत्व जैसे उच्च-क्रम के कार्य और ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग  शामिल हैं जिसमें मेटाक्लास शामिल हैं।

खोजें
स्वचालित योजना, बाधा संतुष्टि, और चेकर्स, शतरंज और जाओ (खेल)  जैसे गेम खेलने सहित कई प्रकार की समस्या समाधान में खोज उत्पन्न होती है। सबसे प्रसिद्ध एआई-सर्च ट्री सर्च एल्गोरिदम चौड़ाई-पहली खोज, गहराई-पहली खोज, ए * सर्च एल्गोरिदम | ए * और मोंटे कार्लो ट्री सर्च हैं। बूलियन संतुष्टि के लिए प्रमुख खोज एल्गोरिदम वॉकसैट, संघर्ष-संचालित क्लॉज लर्निंग और डीपीएलएल एल्गोरिदम हैं। गेम खेलते समय प्रतिकूल खोज के लिए, अल्फा-बीटा प्रूनिंग, शाखा और बंधन, और अल्पमहिष्ठ शुरुआती योगदान थे।

ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क
ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के लिए कई अलग-अलग दृष्टिकोण और फिर उन प्रतिनिधित्वों के कारण की जांच की गई है। नीचे ज्ञान प्रतिनिधित्व और स्वचालित तर्क के तरीकों का एक त्वरित अवलोकन है।

ज्ञान प्रतिनिधित्व
सिमेंटिक नेटवर्क, वैचारिक रेखांकन, फ्रेम (कृत्रिम बुद्धिमत्ता), और औपचारिक तर्क ज्ञान के मॉडलिंग के सभी दृष्टिकोण हैं जैसे कि डोमेन ज्ञान, समस्या को सुलझाने का ज्ञान और भाषा का शब्दार्थ अर्थ। ऑन्कोलॉजी एक डोमेन में प्रमुख अवधारणाओं और उनके संबंधों को मॉडल करती है। उदाहरण ऑन्कोलॉजी यागो (डेटाबेस), शब्दतंत्र, और अपर_ऑन्टोलॉजी#DOLCE हैं। अपर_ऑन्टोलॉजी#DOLCE ऊपरी ऑन्कोलॉजी का एक उदाहरण है जिसका उपयोग किसी भी डोमेन के लिए किया जा सकता है जबकि वर्डनेट एक लेक्सिकल रिसोर्स है जिसे ऊपरी सत्तामीमांसा#वर्डनेट के रूप में भी देखा जा सकता है। YAGO (डेटाबेस) WordNet synsets के साथ विकिपीडिया से निकाले गए तथ्यों को संरेखित करने के लिए WordNet को अपने सत्तामीमांसा के हिस्से के रूप में शामिल करता है। रोग सत्तामीमांसा वर्तमान में उपयोग किए जा रहे चिकित्सा सत्तामीमांसा का एक उदाहरण है।

विवरण तर्क ऑन्कोलॉजी के स्वचालित वर्गीकरण और असंगत वर्गीकरण डेटा का पता लगाने के लिए एक तर्क है। वेब ओन्टोलॉजी भाषा एक ऐसी भाषा है जिसका उपयोग विवरण तर्क के साथ ऑन्कोलॉजी का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है। प्रोटेग (सॉफ्टवेयर) | प्रोटेग एक ऑन्कोलॉजी संपादक है जो वेब ओन्टोलॉजी लैंग्वेज ऑन्कोलॉजी में पढ़ सकता है और फिर हर्मिट जैसे डिडक्टिव क्लासिफायरियर के साथ स्थिरता की जांच कर सकता है। विवरण तर्क की तुलना में प्रथम-क्रम तर्क अधिक सामान्य है। नीचे चर्चा की गई स्वचालित प्रमेय प्रमेय प्रथम-क्रम तर्क में प्रमेय सिद्ध कर सकते हैं। हॉर्न क्लॉज लॉजिक फर्स्ट-ऑर्डर लॉजिक की तुलना में अधिक प्रतिबंधित है और इसका उपयोग लॉजिक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जैसे प्रोलॉग में किया जाता है। प्रथम-क्रम तर्क के विस्तार में समय को संभालने के लिए लौकिक तर्क शामिल हैं; ज्ञानमीमांसा तर्क, एजेंट ज्ञान के बारे में तर्क करने के लिए; मॉडल तर्क, संभावना और आवश्यकता को संभालने के लिए; और संभाव्यता तर्क एक साथ तर्क और संभावना को संभालने के लिए।

स्वचालित प्रमेय साबित करना
प्रथम-क्रम तर्क के लिए स्वचालित प्रमेय सिद्ध करने वालों के उदाहरण हैं: Prover9 का उपयोग Mace4 मॉडल जाँच के संयोजन में किया जा सकता है। ACL2 एक प्रमेय प्रोवर है जो इंडक्शन द्वारा प्रूफ को हैंडल कर सकता है और बॉयर-मूर प्रमेय प्रोवर का वंशज है, जिसे Nqthm के रूप में भी जाना जाता है।
 * नीति9
 * एसीएल2
 * वैम्पायर (प्रमेय कहावत)

ज्ञान आधारित प्रणालियों में तर्क
प्रक्रियात्मक कोड और डोमेन ज्ञान को अलग करके डोमेन में पुन: प्रयोज्यता बढ़ाने के लिए ज्ञान-आधारित प्रणालियों में एक स्पष्ट ज्ञान आधार होता है, आमतौर पर नियमों का। एक अलग अनुमान इंजन नियमों को संसाधित करता है और ज्ञान भंडार को जोड़ता, हटाता या संशोधित करता है।

फॉरवर्ड चेनिंग इन्वेंशन इंजन सबसे आम हैं, और CLIPS और OPS5 में देखे जाते हैं। बैकवर्ड चेनिंग प्रोलॉग में होता है, जहां अधिक सीमित तार्किक प्रतिनिधित्व का उपयोग किया जाता है, हॉर्न क्लॉज। पैटर्न-मिलान, विशेष रूप से एकीकरण (कंप्यूटर विज्ञान), प्रोलॉग में प्रयोग किया जाता है।

अधिक लचीले प्रकार की समस्या-समाधान तब होता है जब उपलब्ध क्रियाओं में से किसी एक को चुनने के बजाय आगे क्या करना है, इसके बारे में तर्क करना। इस तरह के मेटा-लेवल रीजनिंग का उपयोग सोर (संज्ञानात्मक वास्तुकला) और BB1 ब्लैकबोर्ड आर्किटेक्चर में किया जाता है।

एसीटी-आर जैसे संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर में अतिरिक्त क्षमताएं हो सकती हैं, जैसे अक्सर उपयोग किए जाने वाले ज्ञान को उच्च-स्तरीय चंकिंग (मनोविज्ञान) में संकलित करने की क्षमता।

कॉमन सेंस रीजनिंग
मार्विन मिन्स्की ने पहली बार फ्रेम (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) को सामान्य दृश्य स्थितियों की व्याख्या करने के तरीके के रूप में प्रस्तावित किया, जैसे कि एक कार्यालय, और रोजर शैंक ने इस विचार को सामान्य दिनचर्या के लिए स्क्रिप्ट सिद्धांत में विस्तारित किया, जैसे कि बाहर खाना। Cyc ने उपयोगी सामान्य ज्ञान ज्ञान प्राप्त करने का प्रयास किया है और विशेष प्रकार के डोमेन-विशिष्ट तर्क को संभालने के लिए सूक्ष्म सिद्धांत हैं।

गुणात्मक अनुकरण, जैसे बेंजामिन कूपर्स  का QSIM, भोली भौतिकी के बारे में मानवीय तर्क का अनुमान लगाता है, जैसे कि क्या होता है जब हम स्टोव पर एक बर्तन में तरल गर्म करते हैं। हम उम्मीद करते हैं कि यह गर्म होगा और संभवतः उबल जाएगा, भले ही हमें इसका तापमान, इसका क्वथनांक, या वायुमंडलीय दबाव जैसे अन्य विवरण नहीं पता हों।

इसी तरह, जेम्स एफ एलन (कंप्यूटर वैज्ञानिक) का एलन का अंतराल बीजगणित समय के बारे में तर्क का सरलीकरण है और क्षेत्र कनेक्शन कलन स्थानिक संबंधों के बारे में तर्क का सरलीकरण है। दोनों को बाधा प्रोग्रामिंग के साथ हल किया जा सकता है।

बाधाएं और बाधा आधारित तर्क
बाधा प्रोग्रामिंग प्रथम-क्रम तर्क की तुलना में अधिक सीमित प्रकार का अनुमान लगाती है। वे स्पोटियोटेम्पोरल बाधाओं के सेट को सरल बना सकते हैं, जैसे कि क्षेत्र कनेक्शन कैलकुलेशन या एलन के अंतराल बीजगणित के साथ-साथ अन्य प्रकार की पहेली समस्याओं को हल करने के साथ-साथ Wordle, सुडोकू, मौखिक अंकगणित, और इसी तरह।  बाधा तर्क प्रोग्रामिंग  का उपयोग शेड्यूलिंग समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए  बाधा से निपटने के नियम  (CHR) के साथ।

स्वचालित योजना
जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर) कास्ट प्लानिंग को प्रॉब्लम सॉल्विंग के रूप में प्लान बनाने के लिए मीन-एंड एनालिसिस का इस्तेमाल करता है। स्टैनफोर्ड रिसर्च इंस्टीट्यूट प्रॉब्लम सॉल्वर ने योजना को प्रमेय साबित करने के रूप में देखते हुए एक अलग दृष्टिकोण लिया। ग्राफप्लान योजना बनाने के लिए कम से कम प्रतिबद्धता वाला दृष्टिकोण अपनाता है, न कि आरंभिक अवस्था से क्रमिक रूप से क्रियाओं को चुनने, आगे की ओर काम करने, या पीछे की ओर काम करने पर एक लक्ष्य स्थिति। सत विमान योजना बनाने का एक दृष्टिकोण है जहां नियोजन समस्या को बूलियन संतुष्टि समस्या में घटा दिया जाता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण भाषा को डेटा के रूप में व्यवहार करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जैसे कि आवश्यक रूप से इच्छित अर्थ को समझे बिना विषयों की पहचान करना। प्राकृतिक भाषा की समझ, इसके विपरीत, एक अर्थ प्रतिनिधित्व का निर्माण करती है और इसका उपयोग आगे की प्रक्रिया के लिए करती है, जैसे प्रश्नों का उत्तर देना।

पदच्छेद, tokenizing, बानान चेकर , पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग, उथला विश्लेषण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के सभी पहलू हैं जो लंबे समय तक प्रतीकात्मक एआई द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं, लेकिन गहन सीखने के तरीकों से सुधार हुआ है। प्रतीकात्मक एआई में, वाक्य अर्थों का प्रतिनिधित्व करने के लिए प्रवचन प्रतिनिधित्व सिद्धांत और प्रथम-क्रम तर्क का उपयोग किया गया है। अव्यक्त सिमेंटिक विश्लेषण (एलएसए) और स्पष्ट सिमेंटिक विश्लेषण भी दस्तावेजों के वेक्टर प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। बाद के मामले में, वेक्टर घटकों को विकिपीडिया लेखों द्वारा नामित अवधारणाओं के रूप में व्याख्यायित किया जाता है।

ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल) पर आधारित नए गहन शिक्षण दृष्टिकोणों ने अब इन पहले के प्रतीकात्मक एआई दृष्टिकोणों को ग्रहण कर लिया है और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त कर लिया है। हालांकि, ट्रांसफार्मर मॉडल अपारदर्शी हैं और अभी तक वाक्यों और दस्तावेजों के लिए मानव-व्याख्या योग्य अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे कार्य-विशिष्ट वैक्टर उत्पन्न करते हैं जहाँ वेक्टर घटकों का अर्थ अपारदर्शी होता है।

एजेंट और मल्टी-एजेंट सिस्टम
सॉफ्टवेयर एजेंट स्वायत्त सिस्टम हैं जो एक ऐसे वातावरण में सन्निहित हैं जो वे अनुभव करते हैं और कुछ अर्थों में कार्य करते हैं। बढ़ते परिष्कार के एजेंट आर्किटेक्चर को प्रतिबिंबित करने के लिए कृत्रिम बुद्धि पर रसेल और नॉरविग की मानक पाठ्यपुस्तक का आयोजन किया जाता है। एजेंटों का परिष्कार सरल प्रतिक्रियाशील एजेंटों से भिन्न होता है, जो दुनिया के एक मॉडल और स्वचालित योजना क्षमताओं के साथ होते हैं, संभवतः एक विश्वास-इच्छा-इरादा सॉफ्टवेयर मॉडल, यानी, विश्वासों, इच्छाओं और इरादों के साथ एक - या वैकल्पिक रूप से एक सुदृढीकरण सीखने मॉडल ने समय के साथ क्रियाओं को चुनना सीखा - वैकल्पिक आर्किटेक्चर के संयोजन तक, जैसे कि न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई | न्यूरो-प्रतीकात्मक वास्तुकला जिसमें धारणा के लिए गहन शिक्षा शामिल है।

इसके विपरीत, एक बहु-एजेंट प्रणाली में कई एजेंट होते हैं जो कुछ अंतर-एजेंट संचार भाषा जैसे ज्ञान क्वेरी और हेरफेर भाषा (केक्यूएमएल) के साथ आपस में संवाद करते हैं। सभी एजेंटों के पास समान आंतरिक संरचना होना आवश्यक नहीं है। बहु एजेंट प्रणाली  के फायदों में एजेंटों के बीच काम को विभाजित करने की क्षमता और एजेंटों के खो जाने पर दोष सहिष्णुता को बढ़ाना शामिल है। अनुसंधान समस्याओं में सर्वसम्मति की गतिशीलता, सहकारी वितरित समस्या समाधान, बहु-एजेंट सीखने, बहु-एजेंट योजना और वितरित बाधा अनुकूलन शामिल हैं।

विवाद
सांकेतिक एआई में शुरुआत से ही विवाद उत्पन्न हो गए थे, दोनों क्षेत्र के भीतर- उदाहरण के लिए, तर्कशास्त्रियों के बीच (तर्क-समर्थक निट्स और स्क्रूफ़ीज़| नीट्स) और गैर-लॉजिकिस्ट्स (तर्क-विरोधी नीट्स और स्क्रूफ़ीज़| स्क्रूफ़ीज़) - और उन लोगों के बीच जिन्होंने गले लगाया एआई लेकिन अस्वीकार किए गए प्रतीकात्मक दृष्टिकोण-मुख्य रूप से कनेक्शनवाद-और जो क्षेत्र के बाहर हैं। क्षेत्र के बाहर के आलोचक मुख्य रूप से बौद्धिक आधार पर दार्शनिकों से थे, लेकिन फंडिंग एजेंसियों से भी, विशेष रूप से दो एआई सर्दियों के दौरान।

कनेक्शनवादी एआई: दार्शनिक चुनौतियां और समाजशास्त्रीय संघर्ष
कनेक्शनवादी दृष्टिकोण में तंत्रिका नेटवर्क पर पहले का काम शामिल है, जैसे परसेप्ट्रॉन; 80 के दशक के मध्य से अंत तक काम, जैसे कि डैनी हिलिस की कनेक्शन मशीन और संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क  में  वाई एन एल ईसीयू के अंदर  की प्रगति; आज के अधिक उन्नत दृष्टिकोणों के लिए, जैसे ट्रांसफॉर्मर (मशीन लर्निंग मॉडल), जनरेटिव प्रतिकूल नेटवर्क, और गहन शिक्षा में अन्य कार्य।

तीन दार्शनिक पद को कनेक्शनिस्टों के बीच रेखांकित किया गया है:


 * 1) कार्यान्वयनवाद—जहां कनेक्शनवादी आर्किटेक्चर प्रतीकात्मक प्रसंस्करण के लिए क्षमताओं को लागू करते हैं,
 * 2) रेडिकल कनेक्शनवाद- जहां प्रतीकात्मक प्रसंस्करण को पूरी तरह से खारिज कर दिया गया है, और कनेक्शनवादी आर्किटेक्चर बुद्धि को कम करते हैं और इसे समझाने के लिए पूरी तरह से पर्याप्त हैं,
 * 3) मॉडरेट कनेक्शनवाद—जहां प्रतीकात्मक प्रसंस्करण और कनेक्शनवादी आर्किटेक्चर को पूरक के रूप में देखा जाता है और बुद्धि के लिए दोनों की आवश्यकता होती है।

ओलाज़ारन, तंत्रिका नेटवर्क समुदाय के भीतर विवादों के अपने समाजशास्त्रीय इतिहास में, न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई|न्यूरो-प्रतीकात्मक संकर में वर्तमान शोध के साथ अनिवार्य रूप से संगत के रूप में मध्यम संबंधवाद के दृष्टिकोण का वर्णन करते हैं: तीसरी और अंतिम स्थिति जिसकी मैं यहां जांच करना चाहता हूं, वह है जिसे मैं उदारवादी संबंधवादी दृष्टिकोण कहता हूं, जो संबंधवाद और प्रतीकात्मक एआई के बीच वर्तमान बहस का एक अधिक उदार दृष्टिकोण है। शोधकर्ताओं में से एक जिसने इस स्थिति को सबसे स्पष्ट रूप से विस्तृत किया है, एंडी क्लार्क, ससेक्स विश्वविद्यालय (ब्राइटन, इंग्लैंड) के संज्ञानात्मक और कंप्यूटिंग विज्ञान के स्कूल के एक दार्शनिक हैं। क्लार्क ने हाइब्रिड (आंशिक रूप से प्रतीकात्मक, आंशिक रूप से कनेक्शनवादी) सिस्टम का बचाव किया। उन्होंने दावा किया कि (कम से कम) दो प्रकार के सिद्धांतों का अध्ययन और मॉडल अनुभूति के लिए आवश्यक है। एक ओर, कुछ सूचना-प्रसंस्करण कार्यों (जैसे पैटर्न पहचान) के लिए प्रतीकात्मक मॉडल पर कनेक्शनवाद के फायदे हैं। लेकिन दूसरी ओर, अन्य संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं (जैसे सीरियल, डिडक्टिव रीजनिंग, और जनरेटिव सिंबल मैनीपुलेशन प्रोसेस) के लिए प्रतीकात्मक प्रतिमान पर्याप्त मॉडल प्रदान करता है, न कि केवल सन्निकटन (कट्टरपंथी कनेक्शनवादियों के दावे के विपरीत)।

गैरी मार्कस ने दावा किया है कि गहरे सीखने वाले समुदाय में प्रतीकात्मक दृष्टिकोण के खिलाफ दुश्मनी अब दार्शनिक की तुलना में अधिक समाजशास्त्रीय हो सकती है: <ब्लॉककोट>यह सोचने के लिए कि हम केवल प्रतीक-हेरफेर को छोड़ सकते हैं, अविश्वास को निलंबित करना है। और फिर भी, अधिकांश भाग के लिए, यही तरीका है कि अधिकांश वर्तमान AI आगे ​​बढ़ता है। जेफ्री हिंटन और कई अन्य लोगों ने प्रतीकों को पूरी तरह से खत्म करने की भरसक कोशिश की है। गहरी सीखने की आशा - ऐसा प्रतीत होता है कि विज्ञान में इतना अधिक नहीं है, लेकिन एक प्रकार की ऐतिहासिक शिकायत में - यह है कि बड़े पैमाने पर डेटा और गहन शिक्षा के संगम से बुद्धिमान व्यवहार विशुद्ध रूप से उभरेगा। जहां शास्त्रीय कंप्यूटर और सॉफ्टवेयर विशेष कार्यों के लिए समर्पित प्रतीक-हेरफेर नियमों के सेट को परिभाषित करके कार्यों को हल करते हैं, जैसे कि वर्ड प्रोसेसर में एक पंक्ति को संपादित करना या स्प्रेडशीट में गणना करना, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आमतौर पर सांख्यिकीय सन्निकटन और सीखने के द्वारा कार्यों को हल करने का प्रयास करते हैं। उदाहरणों से। गैरी मार्कस के अनुसार, जेफ्री हिंटन और उनके सहयोगी जोरदार रूप से प्रतीकात्मक विरोधी रहे हैं: जब 2012 में गहन शिक्षा फिर से उभरी, तो यह एक तरह का टेक-नो-कैदी रवैया था, जो सबसे अधिक विशेषता है पिछले दशक के। 2015 तक, सभी चीजों के प्रतीकों के प्रति उनकी शत्रुता पूरी तरह से स्पष्ट हो गई थी। उन्होंने स्टैनफोर्ड में एक एआई कार्यशाला में विज्ञान की सबसे बड़ी गलतियों में से एक एथर (शास्त्रीय तत्व) के प्रतीकों की तुलना करते हुए एक व्याख्यान दिया।

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तब से, उनका प्रतीकात्मक-विरोधी अभियान केवल तीव्रता में बढ़ा है। 2016 में, यान लेकन, जोशुआ बेंगियो, और जेफ्री हिंटन ने विज्ञान की सबसे महत्वपूर्ण पत्रिकाओं में से एक नेचर में गहन शिक्षा के लिए एक घोषणापत्र लिखा। यह प्रतीक हेरफेर पर सीधे हमले के साथ बंद हो गया, सुलह के लिए नहीं बल्कि एकमुश्त प्रतिस्थापन के लिए। बाद में, जेफ्री हिंटन ने यूरोपीय संघ के नेताओं की एक सभा को बताया कि प्रतीक-जोड़-तोड़ के तरीकों में और पैसा निवेश करना एक बहुत बड़ी गलती थी, इसकी तुलना इलेक्ट्रिक कारों के युग में आंतरिक दहन इंजनों में निवेश करने से की गई थी।

इन विवादों का एक हिस्सा अस्पष्ट शब्दावली के कारण हो सकता है: "मल्टी-एजेंट सिस्टम, स्वचालित योजना और शेड्यूलिंग और तर्क रूपरेखा, साथ ही सीखने से संबंधित है।"

दार्शनिक: ड्रेफस और अन्य दार्शनिकों से समालोचना
अब हम विशेष रूप से दार्शनिकों द्वारा क्षेत्र के बाहर के आक्रमणों की ओर मुड़ते हैं। दार्शनिकों द्वारा अक्सर उद्धृत एक तर्क कंप्यूटर वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग ने अपने 1950 के पेपर कंप्यूटिंग मशीनरी और इंटेलिजेंस में पहले दिया था, जब उन्होंने कहा था कि मानव व्यवहार नियमों के किसी भी औपचारिक सेट द्वारा कब्जा करने के लिए बहुत जटिल है-मनुष्य कुछ का उपयोग कर रहा होगा। अनौपचारिक दिशा-निर्देश जिन्हें ... नियमों के एक औपचारिक सेट में कभी भी शामिल नहीं किया जा सकता है और इस प्रकार किसी कंप्यूटर प्रोग्राम में कभी भी संहिताबद्ध नहीं किया जा सकता है। ट्यूरिंग ने इसे व्यवहार की अनौपचारिकता से तर्क कहा।

इसी तरह की समालोचना ह्यूबर्ट ड्रेफस द्वारा अपनी पुस्तकों व्हाट कंप्यूटर कैन नॉट डू और व्हाट कंप्यूटर्स स्टिल कैन डू डू में प्रदान की गई थी। ह्यूबर्ट ड्रेफस ने भविष्यवाणी की कि एआई केवल खिलौना समस्याओं के लिए उपयुक्त होगा, और सोचा कि अधिक जटिल प्रणालियों का निर्माण करना या उपयोगी सॉफ़्टवेयर के विचार को बढ़ाना संभव नहीं होगा।{{sfn|Dreyfus|1981|pp=161–204}जॉन हॉगलैंड, एक अन्य दार्शनिक, इसी तरह अपनी पुस्तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: द वेरी आइडिया में नियम-आधारित प्रतीकात्मक एआई के खिलाफ तर्क देते हैं, इसे GOFAI (गुड ओल्ड-फ़ैशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) कहते हैं।

स्टुअर्ट जे. रसेल और पीटर नॉरविग बताते हैं कि ये तर्क 1980 के दशक के प्रतीकात्मक एआई को लक्षित थे:"जिस तकनीक की उन्होंने आलोचना की, उसे गुड ओल्ड-फ़ैशन एआई (GOFAI) कहा जाने लगा। GOFAI वर्णित सबसे सरल तार्किक एजेंट डिजाइन से मेल खाता है ... और हमने देखा ... कि आवश्यक और पर्याप्त तार्किक नियमों के एक सेट में उपयुक्त व्यवहार की प्रत्येक आकस्मिकता को पकड़ना वास्तव में कठिन है; हमने कहा कि योग्यता समस्या।"

तब से, संभाव्य तर्क प्रणालियों ने प्रतीकात्मक एआई की क्षमता को बढ़ा दिया है ताकि वे ओपन एंडेड डोमेन के लिए अधिक उपयुक्त हो सकें। हालांकि, ह्यूबर्ट ड्रेफस ने एक और तर्क दिया जिसे असंबद्ध प्रतीकात्मक AI सिस्टम द्वारा संबोधित नहीं किया जा सकता है: ह्यूबर्ट ड्रेफस में से एक। ड्रेफस का सबसे मजबूत तर्क असंबद्ध तार्किक निष्कर्ष इंजनों के बजाय स्थित अनुभूति के लिए है। एक एजेंट जिसकी कुत्ते की समझ केवल तार्किक वाक्यों के एक सीमित सेट से आती है जैसे कुत्ता (x) ⇒ स्तनपायी (x) उस एजेंट की तुलना में नुकसान में है जिसने कुत्तों को दौड़ते देखा है, उनके साथ खेला है, और चाटा गया है एक - एक करके। जैसा कि दार्शनिक एंडी क्लार्क (1998) कहते हैं, जैविक दिमाग सबसे पहले जैविक निकायों के लिए नियंत्रण प्रणाली हैं। जैविक निकाय समृद्ध वास्तविक दुनिया परिवेश में चलते और कार्य करते हैं। क्लार्क के अनुसार, हम फ्रिसबी में अच्छे हैं, तर्क में बुरे।

सन्निहित अनुभूति दृष्टिकोण का दावा है कि मस्तिष्क को अलग से विचार करने का कोई मतलब नहीं है: अनुभूति एक शरीर के भीतर होती है, जो एक वातावरण में सन्निहित है। हमें समग्र रूप से प्रणाली का अध्ययन करने की आवश्यकता है; मस्तिष्क की कार्यप्रणाली उसके शरीर के बाकी हिस्सों सहित उसके वातावरण में नियमितताओं का फायदा उठाती है। सन्निहित अनुभूति दृष्टिकोण के तहत, रोबोटिक्स, दृष्टि और अन्य सेंसर केंद्रीय हो जाते हैं, परिधीय नहीं।

स्थित रोबोटिक्स: एक मॉडल के रूप में दुनिया
रोडनी ब्रूक्स ने व्यवहार-आधारित रोबोटिक्स का निर्माण किया, जिसे सांकेतिक एआई और कनेक्शनिस्ट एआई दोनों के विकल्प के रूप में न्यू एआई भी कहा जाता है। उनके दृष्टिकोण ने अभ्यावेदन को खारिज कर दिया, या तो प्रतीकात्मक या वितरित, न केवल अनावश्यक, बल्कि हानिकारक के रूप में। इसके बजाय, उन्होंने सन्निहित एजेंटों के लिए एक स्तरित वास्तुकला, सबमिशन आर्किटेक्चर बनाया। प्रत्येक परत एक अलग उद्देश्य प्राप्त करती है और वास्तविक दुनिया में कार्य करना चाहिए। उदाहरण के लिए, इंटेलिजेंस विदाउट रिप्रेजेंटेशन में उन्होंने जिस पहले रोबोट का वर्णन किया है, उसमें तीन परतें हैं। निचली परत वस्तुओं से बचने के लिए सोनार सेंसर की व्याख्या करती है। जब कोई बाधा नहीं होती है तो बीच की परत रोबोट को इधर-उधर भटकने का कारण बनती है। शीर्ष परत रोबोट को आगे की खोज के लिए अधिक दूर के स्थानों पर जाने का कारण बनती है। प्रत्येक परत निचले स्तर की परत को अस्थायी रूप से बाधित या दबा सकती है। उन्होंने अपने सिस्टम के लिए एआई समस्याओं को परिभाषित करने के लिए एआई शोधकर्ताओं की आलोचना की, जब: वास्तविक दुनिया में धारणा (अमूर्तता) और तर्क के बीच कोई स्पष्ट विभाजन नहीं है। उन्होंने अपने रोबोट्स क्रिएचर्स को बुलाया और प्रत्येक परत सरल परिमित राज्य मशीनों के एक निश्चित-टोपोलॉजी नेटवर्क से बनी थी। नोवेल एआई दृष्टिकोण में, सबसे पहले, वास्तविक दुनिया में हमारे द्वारा बनाए गए जीवों का परीक्षण करना बेहद महत्वपूर्ण है; यानी उसी दुनिया में जिसमें हम इंसान रहते हैं। एक सरलीकृत दुनिया में बाद में गतिविधि को स्थानांतरित करने के सर्वोत्तम इरादों के साथ, पहले एक सरलीकृत दुनिया में उनका परीक्षण करने के प्रलोभन में पड़ना विनाशकारी है। वास्तविक दुनिया के परीक्षण पर उनका जोर एआई में खेल, ज्यामितीय समस्याओं, प्रतीकात्मक बीजगणित, प्रमेय सिद्ध करने और अन्य औपचारिक प्रणालियों पर केंद्रित प्रारंभिक कार्य के विपरीत था। और SHRDLU जैसे प्रतीकात्मक AI सिस्टम में दुनिया को ब्लॉक करता है का उपयोग।

वर्तमान विचार
प्रत्येक दृष्टिकोण-प्रतीकात्मक, संबंधवादी, और व्यवहार-आधारित-के फायदे हैं, लेकिन अन्य दृष्टिकोणों द्वारा इसकी आलोचना की गई है। प्रतीकात्मक एआई की आलोचना की गई है, जो योग्यता की समस्या के लिए उत्तरदायी है, और अवधारणात्मक समस्याओं को संभालने में खराब है, जहां गहन शिक्षा उत्कृष्टता है। बदले में, कनेक्शनवाद की आलोचनात्मक चरण-दर-चरण समस्या समाधान, ज्ञान को शामिल करने और योजना को संभालने के लिए खराब अनुकूल के रूप में आलोचना की गई है। अंत में, नौवेल्ले एआई प्रतिक्रियाशील और वास्तविक दुनिया रोबोटिक्स डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है लेकिन सीखने और ज्ञान को शामिल करने में कठिनाइयों के लिए इसकी आलोचना की गई है।

इनमें से एक या अधिक दृष्टिकोणों को शामिल करने वाली हाइब्रिड इंटेलिजेंट सिस्टम को वर्तमान में आगे के पथ के रूप में देखा जाता है। रसेल और नॉरविग का निष्कर्ष है कि:"कुल मिलाकर, ह्यूबर्ट ड्रेफस ने उन क्षेत्रों को देखा जहां एआई के पास पूर्ण उत्तर नहीं थे और कहा कि अल इसलिए असंभव है; अब हम इनमें से कई क्षेत्रों को निरंतर अनुसंधान और विकास के दौर से गुजरते हुए देखते हैं, जिससे क्षमता में वृद्धि होती है, असंभव नहीं।"

यह भी देखें

 * कृत्रिम होशियारी
 * स्वचालित योजना और शेड्यूलिंग
 * स्वचालित प्रमेय साबित करना
 * विश्वास संशोधन
 * मामले के आधार पर तर्क
 * संज्ञानात्मक वास्तुकला
 * संज्ञात्मक विज्ञान
 * संबंधवाद
 * बाधा प्रोग्रामिंग
 * ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
 * पहले क्रम का तर्क
 * कृत्रिम बुद्धि का इतिहास
 * आगमनात्मक तर्क प्रोग्रामिंग
 * ज्ञान आधारित प्रणाली
 * ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क
 * तर्क प्रोग्रामिंग
 * यंत्र अधिगम
 * मॉडल जाँच
 * मॉडल आधारित तर्क
 * मल्टी-एजेंट सिस्टम
 * प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
 * न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई
 * सत्तामीमांसा (सूचना विज्ञान)
 * कृत्रिम बुद्धि का दर्शन
 * भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पना
 * सेमांटिक वेब
 * अनुक्रमिक पैटर्न खनन
 * सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षा
 * प्रतीकात्मक गणित
 * यागो (डेटाबेस)
 * वर्डनेट