또한 , 종래 의 기계 학습 방법 은 몇 가지 단점 을 가진다 . 예 를 들 어 , 종래 의 AI 접근 법 은 맥락 적 능력 및 최소 추론 능력 을 갖 지 않 는다 . 역 으로 , 기호 법 은 정의 된 문제 에 대한 추론 에 능숙 하 지만 , 학습 능력 이 없 고 불 확실 성 을 잘 다루 지 못한다 . 이 들 접근 법 이 결합 될 수 있 다면 , 한 패러다임 의 강점 이 다른 패러다임 의 결점 을 보완 할 수 도 있 고 그 반대 도 가능 할 수 있 다 . 그러나 복수 의 패러다임 을 결합 하 려 시도 하 는 임의 의 시스템 은 구성 요소 를 재단 하 고 , 함께 작동 하 도록 만들 며 , 원 하 는 출력 에 대해 여러 조합 을 시험 하 기 위한 많 은 전문 적 인 인력 을 필요 로 한다 . 그런 다음 에 도 결과 가 변화 에 강건 하 지 않 을 수 도 있 다 .