符号推理(Symbolic Reasoning)，又称符号主义推理，是人工智能领域的一种经典方法，它通过符号（如变量、规则和逻辑表达式）来表示知识和问题，并利用形式推理机制（如逻辑推导或规则匹配）从已知事实中推导出新结论。这种方法基于逻辑学原理，强调可解释性和精确性，常用于处理抽象概念和复杂决策任务，但其能力受限于预定义的符号集和规则库，无法像连接主义模型那样从数据中自动学习模式。
在AI产品开发的实际落地中，符号推理技术被广泛应用于构建专家系统、知识图谱和规则引擎，帮助产品实现基于知识的智能决策。例如，在金融风控产品中，符号推理通过规则库分析交易模式以识别欺诈行为；在医疗诊断系统中，它结合症状和规则推导出潜在疾病；在智能客服中，它支持结构化对话流程。这些应用提升了产品的透明度、可控性和可靠性，尤其在需要明确逻辑和可解释性的场景中，符号推理与机器学习方法（如深度学习）互补，共同推动AI产品的实用化。
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