Grounding vs. Compositionality: On the Non-Complementarity of Reasoning in Neuro-Symbolic Systems

Diese Arbeit stellt die Annahme in Frage, dass kompositorisches Denken als Nebenprodukt der Symbolfundierung in neuro-symbolischen KI entsteht. Sie führt die $i$LTN-Architektur ein und zeigt, dass Modelle, die nur auf Fundierung trainiert wurden, nicht generalisieren, während ein gemeinsames Training auf Wahrnehmungsfundierung und mehrstufiges Schlussfolgern entscheidend ist.