神经网络

然而，正是这几十年间神经网络能力的爆炸式提升，让Hinton的心态发生了微妙变化。

例如，如何将符号主义的知识表示与联结主义的神经网络模型进行有效结合，是一个技术难题。

联结主义的神经网络可以处理人机环境系统中的感知数据，如图像、语音和传感器数据，通过深度学习算法，机器可以从环境中学习模式和特征，从而更好地理解人类的意图和环境的变化，行为主义强调通过与环境的交互来学习和适应，在人机环境系统中，机器可以通过与人类和环境的交互，不断调整自己的行为策略，以实现更好的性能。

态势感知涉及多种感知方式（如视觉、听觉、触觉等），这些多模态信息可以被符号主义进行知识表示，被联结主义的神经网络进行处理，同时为行为主义的决策提供依据，在智能安防领域，通过多模态态势感知获取的图像、声音等信息，经过符号推理和神经网络处理后，指导智能系统做出相应的警报或干预行为。

态势感知的动态性和多样性可以为联结主义的神经网络提供更广泛的训练样本，从而提升模型对不同环境和情况的泛化能力。

（2）计算资源需求：融合后的系统需要同时处理符号推理、神经网络学习和环境交互，这将对计算资源提出更高的要求。

态势感知的实时性和动态性使得融合后的系统能够快速响应环境变化，并通过符号推理、神经网络学习和行为调整等多种方式不断优化自身性能，如在智能交通系统中，通过态势感知实时监测交通流量和路况，结合符号主义的知识推理和联结主义的模型预测，指导交通信号灯的动态调整。