在达特茅斯会议上，麦卡锡提出的符号主义AI，是人工智能领域中的一个重要流派。它主张将人类的思维过程看作一系列逻辑符号的运算与推理活动。符号主义AI坚信，通过定义清晰的符号、规则和逻辑运算，可以实现智能行为，这些元素能够模拟人类思维的逻辑性与结构性特征。
作为一种基于符号和逻辑的人工智能理论，符号主义AI着重强调使用明确的符号和规则来表征与处理知识。它认为，逻辑推理与符号运算是实现智能行为的关键所在。在这一理论框架下，人类的智能活动被视为符号的操作与推理过程，因此，通过构建符号系统和推理机制，计算机便能够模拟人类的智能行为。
这些符号可以是数字、字母或字符串等，它们被用来表示知识、概念和关系。而规则则界定了这些符号之间的运算与推理方式，借助逻辑推理，计算机得以模拟人类的思维流程，进行决策并解决问题。
假设我们开发了一个基于符号主义AI的医疗诊断专家系统，该系统旨在模拟医生在医疗诊断过程中的思维和行为，帮助患者初步判断病情并提供相应的建议。
在这个系统中，我们定义了一套符号系统来表示医疗领域内的对象、概念和关系。例如：
- 符号“F”代表“发热”
- 符号“C”代表“咳嗽”
- 符号“S”代表“感冒”
- 符号“P”代表“肺炎”
然后我们构建了一个知识库来存储医疗领域内的知识和规则。这些知识和规则基于医学专家和医生的经验和知识，并被转化为符号和规则的形式。例如：
- 规则1：如果（F 且 C），则可能是（S）
- 规则2：如果（F 且 持续时间长 且 呼吸困难），则可能是（P）
我们设计了一个推理机制来处理知识和解决问题。该推理机制基于定义良好的规则从已有的知识中推导出新的知识。它可以根据输入的符号和预定义的规则进行匹配和推理，以得出新的结论或采取相应的行动。
那么现实现过程就是：
- 输入信息：用户通过界面输入自己的症状信息，如发热、咳嗽等。这些信息被系统识别并转化为相应的符号。
- 匹配规则：系统根据输入的符号和预定义的规则进行匹配。例如，如果用户输入了“发热”和“咳嗽”，则系统会匹配到规则1，并得出“可能是感冒”的结论。
- 推理过程：如果系统匹配到多个规则，则需要进行进一步的推理。例如，如果用户除了“发热”和“咳嗽”外，还输入了“持续时间长”和“呼吸困难”，则系统会同时匹配到规则1和规则2。此时，系统需要进行进一步的推理，以确定哪个规则更适用或是否存在其他更严重的病情。
- 输出结果：根据推理过程的结果，系统给出可能的诊断建议和治疗方案。这些建议基于医学知识和经验，旨在帮助用户初步判断病情。
在实际应用中，用户可以通过与医疗诊断专家系统的交互来初步判断自己的病情。例如，用户输入自己的症状信息后，系统可能会给出“您可能是感冒了，建议多喝水、注意休息，并考虑就医”的建议。这样的建议可以帮助用户及时了解自己的健康状况，并采取相应的措施。
尽管符号主义AI的整体逻辑框架与当代编程思维有所相似，但其内在机制实则大相径庭。传统编程主要依赖于条件语句，即“如果（条件），则（结果）”的逻辑结构。然而，当条件分支变得错综复杂，数量攀升至数十种乃至更多时，系统的可维护性和可读性便会大打折扣。相比之下，符号主义AI系统则能通过持续的学习算法，不断优化和完善其知识库与规则集。这一特性赋予了系统适应新情境、学习新知识，并据此调整推理路径的能力。
在计算机科学的浩瀚领域中，符号主义AI为程序设计与软件开发开辟了新的航道。通过精心定义的符号与规则，开发者能够构建出更为智能、自动化的软件系统，从而在提升软件可靠性的同时，也大幅增强了其运行效率。以专家系统为例，符号主义AI成功模拟了人类专家的决策流程，通过存储与推理海量专业知识，为特定领域的问题提供了精准的解决方案。
在语言学与自然语言处理领域，符号主义AI同样展现出了非凡的影响力。通过构建语言的符号系统与语法规则，计算机得以深入理解并生成自然语言文本，实现了人机之间的无缝沟通。这一技术已被广泛应用于机器翻译、智能问答、文本分类等多个场景，极大地推动了自然语言处理技术的革新与发展。
智能规划作为符号主义AI的另一重要应用领域，通过定义目标、状态、动作等符号及其逻辑关系，规划出实现目标的最优路径。在机器人导航系统中，智能规划能够根据机器人的当前位置与目标位置，运用逻辑推理与规划算法，生成出最优的导航策略。
此外，符号主义AI还在认知科学、心理学及哲学等领域产生了深远的影响。它不仅为人类思维过程与智能行为提供了新的解释视角，也为认知科学的发展注入了新的理论活力。同时，符号主义AI还引发了关于智能、意识、知识等哲学议题的深刻探讨，促进了哲学领域的思想碰撞与理论创新。
自人工智能概念提出及达特茅斯会议召开以来，AI研究如雨后春笋般蓬勃发展。符号主义方法因其理论清晰、易于实现而备受推崇，成为推动AI发展的强大引擎。在此期间，Newell和Simon开发的逻辑理论机（Logic Theorist）与通用问题求解器（General Problem Solver），以及Minsky和Papert提出的感知器模型等研究成果，均对AI领域产生了深远的影响。
然而，1976年鲁道夫对AI语言发展的深入评估却揭示了其面临的挑战。尽管AI语言在表达人类思维与知识方面取得了显著进展，但在推理能力方面却远未达到预期。这一困境主要源于当时的计算技术与算法水平的限制，难以支撑复杂推理过程的高效实现。同时，计算机硬件性能的不足也制约了大规模数据处理与复杂计算任务的能力。此外，算法设计的灵活性与智能性不足，以及高质量训练数据与知识库的稀缺，均成为制约AI语言推理能力提升的关键因素。这些问题共同导致了符号主义方法的发展陷入瓶颈，AI研究的资金与热情也随之大幅减退。