Neuro-Symbolische KI integriert neuronale Netzwerke mit symbolischen Wissensrepräsentationen, um die Vorteile beider Welten zu nutzen.
Neuronale Netze sind sehr gut darin, Muster aus großen Datenmengen zu erkennen, haben aber Schwierigkeiten bei der symbolischen Logik und dem abstrakten Schlussfolgern.
Symbolische KI hingegen arbeitet mit expliziten Regeln und logischen Ausdrücken, ist aber weniger flexibel bei der Verarbeitung unscharfer oder unvollständiger Daten.
Durch die Kombination kann ein System lernen, komplexe Muster zu erkennen und gleichzeitig erklärbare, regelbasierte Entscheidungen treffen.
Typische Ansätze umfassen die Einbettung symbolischer Strukturen in neuronale Modelle oder die Verwendung von neuronalen Modulen zur Unterstützung symbolischer Inferenzverfahren.