Le traitement symbolique neuronal combine deux types importants d'intelligence artificielle : les réseaux neuronaux et la logique symbolique.
Alors que les réseaux neuronaux reconnaissent des motifs dans les données, la logique symbolique travaille avec des règles claires et des symboles, semblable à une langue ou aux mathématiques.
La combinaison de ces deux approches aide les ordinateurs à apprendre de manière flexible tout en tirant des conclusions complexes et explicables.
Cela permet de structurer les connaissances tout en apprenant à partir d'exemples.
Ainsi, les systèmes intelligents peuvent mieux comprendre ce qu'ils font et sont plus faciles à contrôler.