符号人工智能（Symbolic AI）也叫做逻辑人工智能或经典人工智能，是一种基于符号计算和逻辑推理的人工智能方法。在这种方法中，人工智能系统使用预定义的知识库进行运算，可以根据预先设定好的规则（If-Then规则）进行推理和计算。符号人工智能的优点是可以很好地解决形式逻辑推理问题，但若涉及到模糊、不一致甚至矛盾的概念和情况处理就可能出现困难。

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，指的是让计算机系统通过数据来学习，然后根据学习的结果进行预测或决策。机器学习是一种数据驱动的方法，它不需要预定义知识库或规则，而是通过学习大量数据来发现隐藏的模式，然后根据这些模式进行推理。

简单而言，符号人工智能依靠规则，先验知识，逻辑推理，程序语言等方法实现，强调计算机运用理性思维进行决策与建模；机器学习则强调数据驱动，通过神经网络，深度学习，监督学习，非监督学习等手段来实现计算机对数据的自主学习与总结。

两者不同点主要有以下几点：
1. 知识和规则的来源：符号人工智能需要预定义的知识库和规则，而机器学习通过学习大量数据得到模型和规则。
2. 样本数据的需求：符号人工智能不
符号人工智能是什么，与机器学习有何不同？