符号推理模型通过使用预定义的规则和逻辑来操作知识的结构化表示。这些系统依赖于显式符号（例如，变量、类别或关系）来建模真实世界的概念，并应用逻辑运算来推导结论。例如，用于天气预测的符号模型可以编码如下规则：“如果温度 < 0°C 且发生降水，则很可能下雪。” 该模型通过将输入与这些规则匹配并逐步执行逻辑推导来处理输入。 这种方法与机器学习模型形成对比，后者从数据中学习模式，而不依赖于手动设计的规则。
符号系统的核心组件包括一个 知识库 （事实和规则的存储库）和一个 推理引擎 （一种将规则应用于输入数据的机制）。 知识库通常使用一阶逻辑或语义网络等形式语言构建，从而可以精确表示关系。 例如，医疗诊断系统可以将症状、疾病及其联系编码为逻辑语句（例如，“发烧 AND 咳嗽 → 可能的流感”）。 然后，推理引擎使用诸如前向链接（将规则应用于数据以得出结论）或后向链接（从假设开始并验证支持性事实）等技术。 这些引擎执行确定性操作，确保输出可追溯且可解释，这对于法律推理或安全关键系统等领域至关重要。
符号模型擅长于需要透明度和严格遵守特定领域逻辑的场景。 例如，税务计算软件使用符号规则来确保符合不断变化的法规。 然而，它们对手工规则的依赖使得它们在处理模糊或不完整的数据时变得脆弱。 现代混合方法，例如神经符号人工智能，将符号推理与神经网络相结合，以利用数据驱动的学习，同时保留可解释性。 对于开发人员而言，实施符号系统通常涉及 Prolog、Datalog 或规则引擎（例如，Drools）等工具，其中定义清晰的规则和优化推理效率是关键挑战。 虽然今天不太占主导地位，但在需要精确性和可审计性的应用中，符号推理仍然具有相关性。