El razonamiento neuro-simbólico es un enfoque híbrido que combina redes neuronales con representaciones simbólicas del conocimiento y mecanismos lógicos de razonamiento.
Las redes neuronales proporcionan un reconocimiento de patrones robusto y generalización, mientras que los sistemas simbólicos permiten reglas explícitas y deducciones lógicas.
Los métodos típicos integran módulos lógicos diferenciables en arquitecturas neuronales o utilizan razonadores simbólicos para apoyar y explicar las salidas de la red.
Esta combinación mejora la interpretabilidad y permite resolver problemas más complejos, como la inferencia, la planificación o la derivación de causas.
Los desafíos radican en la integración eficiente, la escalabilidad y el manejo de incertidumbres en las reglas simbólicas.