Reassessing the Paradigm of Neural Symbolic Integration: Bridging Logical Reasoning and Deep Learning Dynamics
Keywords:
Neural Symbolic Integration, Logical Reasoning, Deep Learning, Artificial Intelligence, Cognitive Capabilities, Hybrid Models, AI Frameworks, Data-Driven InsightsAbstract
This study re-evaluates the established concepts surrounding neural symbolic integration, a critical paradigm within artificial intelligence. By analyzing the limitations of traditional deep learning models in logical reasoning tasks, we propose a novel framework that synergizes symbolic AI principles with modern neural architectures. Employing comparative analyses of benchmark datasets, our experiments demonstrate significant performance enhancements in reasoning capabilities. The findings challenge entrenched beliefs about the incompatibility of symbolic reasoning and neural networks, suggesting a pathway for more robust AI systems capable of complex, abstract thought. Our insights aim to reshape the discourse around AI's cognitive capabilities and inspire future research in the field.
References
Semeniuk, V. (2024). Аналіз та оптимізація продуктивності баз даних у розподілених системах. COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, (54), 199-205.
Рагимов, Э. Р. О. (2010). Механизм верификации безопасности программных средств, функционирующих в системе защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (4), 37-40.
Рагимов, Э. Р. (2006). Об одном подходе оценки риска при проектировании защищенных корпоративных сетей. Информационные технологии моделирования и управления, (1), 94-98.
Suleymanov, T. I., Mamedov, S. E., Ragimov, E. R., & Rahimov, J. R. (2024). Wind influence on the pollutants emitted spread by motor vehicles. Synchroinfo Journal, 10(4), 14-20.
Mamedov, S. E., & Rahimov, E. R. (2024). Information model of vehicle telematics data cluster collection using UAV. Synchroinfo Journal, 10(2), 21-27.
Барат, И. Э., Рагимов, Д. Р., Рагимов, Э. Р., & Велиев, Г. С. (2023). СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ, А ТАКЖЕ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ПО ПАРАМЕТРУ СРЕДНЕВЗВЕШЕННЫХ ОЦЕНОК ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ. Вестник Забайкальского государственного университета, 29(1), 44-50.
Рагимов, Э. (2011). КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ, РЕАЛИЗУЮЩИХ СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫМИ СЕТЯМИ. Problems of information technology, 2(1), 18-23.
Рагимов, Э. Р. О. (2011). Метрология элементов безопасности программных комплексов, реализующих систему защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (2), 36-41.
Искендерзаде, Э. Б. О., Рагимов, Э. Р. О., & Джейхун, Р. (2024). НОВЫЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭМИССИИ С И СО2 В ВОЗДУХ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ. Природные системы и ресурсы, 14(2), 47-54.
Рагимов, Э. Р. (2012). Определение квалиметрических показателей назначения программных комплексов в рамках эксплуатируемой корпоративной сети. Телекоммуникации, (8), 34-40.
