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

Este trabalho desafia a suposição de que o raciocínio composicional emerge como subproduto da fundamentação simbólica em IA neuro-simbólica. Introduzindo a arquitetura $i$LTN, demonstra-se que modelos treinados apenas com um objetivo de fundamentação falham em generalizar, enquanto o treinamento conjunto com fundamentação perceptual e raciocínio multi-etapa é crucial.