La integración neuro-simbólica conecta las redes neuronales aprendices con los sistemas de IA simbólicos explicables, para aprovechar las fortalezas de ambos paradigmas.
Las redes neuronales procesan datos en bruto y aprenden patrones, mientras que los sistemas simbólicos representan y procesan conocimiento en forma de reglas, lógica o grafos de conocimiento.
Mediante esta integración, los modelos pueden generalizar a partir de datos de ejemplo y utilizar representaciones de conocimiento complejas y estructuradas.
Esto permite una mejor interpretabilidad, capacidad de transferencia y el cierre de brechas de conocimiento.
Las aplicaciones prácticas se encuentran en áreas como la demostración automática, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica basada en conocimiento.