Der Begriff Neuronale-Symbolische Integration stammt aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Digitale Transformation und Big Data und Smart Data. Er beschreibt den Ansatz, die Vorteile von zwei verschiedenen Arten k\u00fcnstlicher Intelligenz zu verbinden: dem maschinellen Lernen (neuronale Netze) und der symbolischen KI (Regeln und Logik).<\/p>\n
Neuronale Netze sind besonders gut darin, Muster in gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen, zum Beispiel beim Erkennen von Bildern. Symbolische KI arbeitet hingegen mit klaren Regeln und kann deshalb besser logisches Denken abbilden, etwa wenn aus \u201eWenn-Dann\u201c-Regeln eine Entscheidung abgeleitet werden soll.<\/p>\n
Durch Neuronale-Symbolische Integration werden diese beiden Methoden kombiniert: Ein System kann sowohl aus Daten lernen als auch sein Wissen erkl\u00e4ren und nachvollziehbar machen. Das ist speziell in Bereichen wie Medizin oder Finanzen wichtig, wo Entscheidungen begr\u00fcndet werden m\u00fcssen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Ein intelligentes Assistenzsystem im Krankenhaus kann R\u00f6ntgenbilder mithilfe neuronaler Netze auswerten, aber auch die Befunde durch medizinische Regeln nachvollziehbar erkl\u00e4ren. So profitieren sowohl \u00c4rzte als auch Patienten von transparenter, leistungsf\u00e4higer Technologie.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"