Classificação de Trabalhos em Inteligência Artificial Neuro-Simbólica a partir das Taxonomias de Kautz e de Bader & Hitzler - Lepinsk, João P.; Derkascz, Thomas K.; Cardoso, Rafael C.; Borges, André P.; Alves, Gleifer V. (Anais do Workshop-Escola de Informática Teórica (WEIT); 2025: Anais do VIII Workshop-Escola de Informática Teórica, 2025)
A Inteligência Artificial Neuro-Simbólica (NeSy AI) busca integrar o aprendizado neural com a explicabilidade do raciocínio simbólico, aliando desempenho e interpretabilidade. Contudo, a diversidade de arquiteturas dificulta comparações e a construção de um panorama claro da área. Este trabalho analisa dez aplicações neuro-simbólicas, selecionadas por mapeamento sistemático da literatura, e as classifica segundo dois modelos: a taxonomia de Bader & Hitzler (2005), que avalia inter-relação entre componentes, tipo de linguagem simbólica e finalidade da aplicação; e a proposta de Kautz (2021), que organiza sistemas em seis arquiteturas de integração. Os resultados mostram a predominância de abordagens híbridas, o uso frequente de linguagens proposicionais e o destaque para o design Neuro(Symbolic). A análise oferece uma visão mais clara da área ao revelar tendências e lacunas, além de orientar pesquisas e classificações futuras de sistemas neuro-simbólicos.