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1.人工智能

人工智能AGI：要构建一个像人一样思考，学习并解决问题的智能系统。

2. 符号主义

符号主义（Symbolicism）是人工智能早期的主流学派，主张智能行为可以通过符号的表示与逻辑推理来实现。其核心思想是：将知识用符号（如逻辑表达式、语义网络、产生式规则）显式表示，再通过规则推理、搜索和演绎来解决问题。

符号主义的代表性成果包括专家系统、知识图谱、定理证明等。例如，早期的 MYCIN 医疗诊断系统、DENDRAL 化学分析系统，都是基于规则推理的典型应用。符号主义强调可解释性，推理过程透明，便于人类理解和验证。

知识图谱（Knowledge Graph）是符号主义的重要成果之一，它以「实体—关系—实体」三元组的形式显式表示知识，将现实世界中的概念与事实组织成一张可查询、可推理的语义网络。知识图谱不仅支持结构化检索，还能通过图上的路径推理和规则推导发现隐含关系，在搜索引擎、问答系统和推荐系统中得到广泛应用。

下面给出一个用 Python 和 NetworkX 构建小型知识图谱并执行简单推理的示例。代码先以三元组形式定义实体与关系，再构建有向图，最后通过路径查找实现「传递推理」。

import networkx as nx 1. 以三元组（头实体, 关系, 尾实体）定义知识 triples = [ ("老虎", "是", "哺乳动物"), ("哺乳动物", "是", "动物"), ("老虎", "有", "黑色条纹"), ("猎豹", "是", "哺乳动物"), ("猎豹", "有", "黑色斑点"), ] 2. 构建有向图 G = nx.DiGraph() for head, rel, tail in triples: G.add_edge(head, tail, relation=rel) 3. 简单推理：沿「是」关系做传递推理 def transitive_infer(entity): """返回从 entity 出发，沿「是」关系能到达的所有实体""" results = [] for node in nx.descendants(G, entity): # 检