IA Neurosimbólica

Abordagem que combina componentes neurais, bons em percepção, linguagem e padrões estatísticos, com representações simbólicas, regras ou mecanismos formais de inferência. A divisão de trabalho é o ponto central: o componente aprendido pode extrair ou propor hipóteses; o componente simbólico pode impor restrições, consultar fatos estruturados ou verificar relações.

Neurosimbólico não é um selo de explicabilidade. Se o modelo extrai entidades ou regras erradas, a camada simbólica pode apenas propagar o erro com aparência de rigor. A arquitetura precisa explicitar quais decisões dependem de regras, quais dependem de estimativa e como conflitos entre as duas fontes são resolvidos.