本文主要涉及老式人工智能的发展历程和应用现状。
Q1：什么是老式人工智能？
A1：老式人工智能是指在20世纪70年代至80年代初期，人工智能领域中主要采用的方法。这种方法主要是基于规则的知识表示和推理，其核心思想是将人类专家的知识和经验转化为规则，并通过计算机程序实现自动化推理。
Q2：老式人工智能的发展历程是怎样的？
A2：老式人工智能的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是基于符号逻辑的推理，主要代表是Expert System（专家系统）。第二阶段是基于知识表示和推理的机器学习，主要代表是决策树、神经网络等。第三阶段是深度学习，主要是通过大量数据训练神经网络模型，实现自动化的特征提取和分类。
Q3：老式人工智能有哪些应用现状？
A3：老式人工智能的应用现状主要是在一些特定领域，如医疗、金融、法律等。比如医疗领域中的病例诊断、药物研发、影像识别等；金融领域中的风险评估、投资决策、欺诈检测等；法律领域中的案件分析、智能合同等。
总之，老式人工智能是人工智能领域的一个重要发展阶段，虽然目前已经被深度学习所取代，但其在一些特定领域的应用仍然具有重要意义。
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