作为以OpenAI o1等人工智能模型为核心的神经网络架构替代方案，符号人工智能正备受关注。它通过针对特定任务（如文本重写）的规则来解决更复杂的问题。
符号式人工智能能巧妙解决神经网络难以处理的部分问题。近期研究表明其具备可扩展性，突破了历史上该架构在计算效率方面的局限。
可扩展性的突破催生了一批将符号式人工智能应用于各领域的初创公司，例如构建企业自动化工具的Orby和TekTonic，以及Symbolica和由Alexa联合创始人William Tunstall-Pedoe创立的Unlikely AI。
最新从保密状态浮出水面的项目之一是Augmented Intelligence，该项目获得了包括前IBM总裁吉姆·怀特赫斯特在内的投资者提供的4400万美元支持。
Augmented Intelligence开发了一款名为Apollo的对话式人工智能模型，声称“将看似对立的两种技术（神经网络和符号人工智能）融合为一个连贯、可操作且可训练的模型”。这使得结果比典型的基于神经网络的系统更具可预测性和“代理”特性——这是当前人工智能领域的热词。例如，根据该公司提供的事实清单，商业客户不仅可以获得关于航班问题的回答及预订说明，还可以直接使用Augmented Intelligence的人工智能获取票价列表并为客户预订航班。
“像ChatGPT这样的聊天机器人与能够采取行动或代表公司工作的对话代理之间存在巨大差异，”Elhelo表示，“一旦将AI与工具连接——无论是用于检索信息还是执行操作——模型就不再依赖其训练数据，智能质量会大幅下降。”
Augmented Intelligence的AI能够为回答各类主题问题（例如“你们这款产品有价格匹配吗？”）的聊天机器人提供动力，并与公司的现有API和工作流程集成。Elhelo声称，该AI是基于数万名人工客服人员的对话数据进行训练的。
暂且不提人们对品牌聊天机器人的看法，为何公司会选择Augmented Intelligence而非其他人工智能供应商？首先，Elhelo表示其人工智能经过训练，可以使用工具从外部来源获取信息以完成任务。虽然来自OpenAI、Anthropic等公司的人工智能也能类似地使用工具，但Elhelo声称Augmented Intelligence的人工智能表现优于由神经网络驱动的方案。
Elhelo指出，由于AI提供了回应查询的方式及原因日志，因此更具可解释性——这为公司提供了一种微调并提升性能的方法。此外，他表示该AI不会使用公司的数据进行训练，仅使用被授权在特定上下文中访问的资源。
该公司的事实清单称：“Apollo不需要对公司信息进行训练，并且会考虑部署公司的基于规则的指令。”
关于不在客户数据上进行训练这一特点，无疑会吸引那些担心向第三方人工智能泄露机密的企业。据报道，Apple等公司去年曾因担心机密数据泄露而禁止员工使用OpenAI的工具。
尽管Elhelo提出了一些值得怀疑的说法，比如Augmented Intelligence的AI可以“消除幻觉”，但这家人数仅为40人的公司似乎仍在赢得业务，最近已与Google Cloud达成战略合作伙伴关系，将其模型引入该平台。
Elhelo未透露收入信息，但他告诉媒体，Augmented Intelligence上一轮1000万美元的融资使其估值达到3.5亿美元——对于一家最近才将产品推向市场且并非由人工智能行业巨头创立的供应商来说，这是一个相对较高的数字。
Elhelo说：“传统的语言模型依赖于Transformer架构，这种架构在模式识别和语言生成方面表现出色。然而，当模型需要执行操作、做出决策或与工具交互时，这些架构就力不从心了。Apollo的神经符号架构及其为公司解锁的可能性……解决了这些问题。”
更正：本文已从其原始版本进行了修订。原始版本将某些声明归因于首席执行官，但实际上这些声明来自公司提供的资料清单。根据公司代表说法，原始版本还错误地指出了主导Augmented Intelligence最后一轮融资的公司。原始版本还声称首席执行官未回应记者关于该公司前身Delegate的问题。事实上，由于沟通失误，公司未能有机会就Delegate相关问题作出回应，因此目前文章中已删除了对该公司的引用。