Neuro-symbolic AI, Logic, and the Future of Artificial Intelligence | Zoomposium with Prof. Dr. Artur d'Avila Garcez

Can AI really reason—or is it only predicting the next word?

In this episode of Zoomposium, we speak with Prof. Dr. Artur d'Avila Garcez, Professor of Computer Science and Director of the Research Centre for Machine Learning at City St George's, University of London. As one of the pioneers of neuro-symbolic artificial intelligence, Professor Garcez has spent more than two decades developing methods that combine neural networks with symbolic reasoning, logic, and knowledge representation.

Modern AI systems such as Large Language Models have achieved remarkable success through data-driven learning. Yet they still struggle with logical reasoning, abstraction, explainability, and robust knowledge transfer.

Neuro-symbolic AI offers a fundamentally different perspective: instead of viewing learning and reasoning as competing paradigms, it seeks to integrate them into a unified architecture capable of combining statistical learning with explicit symbolic knowledge.

In this interview, we explore some of the most fundamental questions surrounding the future of artificial intelligence:

• Why statistical learning alone may not be be sufficient for Artificial General Intelligence (AGI)

• How neuro-symbolic AI combines learning, reasoning, and symbolic knowledge

• The difference between pattern recognition and genuine understanding

• Why explainable AI is essential for the next generation of intelligent systems

• Whether future AI will require new forms of logic, including many-valued and context-dependent reasoning

• The role of emergence, self-organization, and dynamic process architectures

• Artificial consciousness, autonomous agency, and internal world models

• Whether intelligence is ultimately grounded in data, symbolic structure, or both

Beyond computer science, the conversation also explores the philosophical foundations of intelligence. We discuss the relationship between logic and cognition, the role of symbolic representation in intelligent systems, structural realism, philosophy of mind, and the possibility that future AI may require entirely new concepts of reasoning and knowledge.

Professor Garcez explains why today's deep learning systems remain limited despite their impressive performance, how neuro-symbolic methods can bridge the gap between learning and reasoning, and why the integration of logic and machine learning may become one of the key ingredients for the development of trustworthy and explainable AI.

The interview also addresses one of the central questions of current AI research: Can Artificial General Intelligence emerge simply by scaling existing language models, or will future intelligent systems require fundamentally new computational principles inspired by human cognition and biological intelligence?

If you are interested in artificial intelligence, machine learning, logic, neuroscience, cognitive science, philosophy of mind, or the future of AGI, this conversation offers an in-depth exploration of one of the most promising research directions in contemporary AI.

Guest:

Prof. Dr. Artur d'Avila Garcez

Professor of Computer Science

Director, Research Centre for Machine Learning

City St George's, University of London

Hosts:

Dirk Boucsein (philosophies.de), Axel Stöcker (die-grossen-fragen.com)

#ArtificialIntelligence #AI #NeuroSymbolicAI #AGI #MachineLearning #DeepLearning #Logic #Reasoning #ExplainableAI #NeuralNetworks #SymbolicAI #KnowledgeRepresentation #ArtificialGeneralIntelligence #CognitiveScience #PhilosophyOfMind #Neuroscience #FutureOfAI #ComputerScience #Research #Zoomposium

Können künstliche Systeme jemals ein echtes Bewusstsein entwickeln oder simulieren sie am Ende immer nur das, was wir Menschen sagen und tun? Ab wann sprechen wir von einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AKI / AGI) und warum hinkt der Vergleich zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz gewaltig?

In dieser Folge tauchen wir tief in die Natur des Geistes, die Grenzen der Computational Neuroscience und die fundamentalen Bedingungen für Kognition ein. Wir diskutieren, warum das berühmte Hodgkin-Huxley-Modell an seine Grenzen stößt und weshalb die Wissenschaft selbst das simple Gehirn des C. elegans-Wurms mit seinen 300 Nervenzellen trotz bekannten Konnektoms noch immer nicht fehlerfrei simulieren kann.

Außerdem sprechen wir über die Notwendigkeit von Embodiment (die Körper-Gehirn-Schleife) und die Interaktion mit der Umwelt, die Frage, ob eine AKI im Zuge der Datenstrukturierung nachts eigentlich träumen oder schlafen muss, und warum der menschliche Verstand in einem unendlichen Raum voller Intelligenzformen vielleicht gar nicht der ultimative Goldstandard ist. Am Ende stellt sich die provokante Frage: Werden Maschinen irgendwann ein Verhalten zeigen, das uns gar keine andere Wahl lässt, als ihnen Bewusstsein zuzuschreiben? Oder bleiben sie Werkzeuge ohne eigene Agency, die uns lediglich ethisch emulieren?

Zeitstempel und Kapitel:

00:00 - Einleitung: Simulation von Sprache vs. echtes Bewusstsein

01:15 - Das Problem mit der AGI: Ist menschliche Intelligenz der richtige Maßstab?

01:50 - Computational Neuroscience: Warum wir selbst 300 Neuronen (C. elegans) nicht simulieren können

05:40 - Die Prinzipien des Fliegens übertragen auf das Gehirn: Verstehen statt eins zu eins kopieren

07:10 - Embodiment: Warum KI einen Körper und eine Umwelt für ein echtes Selbstmodell braucht

07:50 - Der Raum der Intelligenz: Oktopusse, Elefanten und der Irrglaube vom menschlichen Goldstandard

08:40 - Träumen und Schlafen künstlicher Systeme: Das Geist im Netz und redundante Ruhezustände

10:25 - Die Zuschreibung von Bewusstsein: Vom Turing-Test zur Verhaltensähnlichkeit

11:30 - Große Sprachmodelle (LLMs) und die Frage nach der echten Agency der Maschinen

12:57 - Ein vorübergehendes Stadium der Evolution? Ernsthafte Zukunftsszenarien und das Fazit

Wenn dir dieses Video gefallen hat, lass gerne ein Abo da, aktiviere die Glocke und diskutiere mit uns in den Kommentaren: Glaubst du, dass die Frage nach dem Bewusstsein von Maschinen irgendwann völlig irrelevant wird?

#KI #KünstlicheIntelligenz #Bewusstsein #AKI #AGI #Kognitionswissenschaft #Neuroscience #Philosophie #Technologie #Zukunft #LargeLanguageModels

Zoomposium mit Prof. Dr. Gottfried Vosgerau: Was ist ein Geist? Zwischen natürlichem und künstlichem Bewusstsein

Was genau ist ein mentaler Zustand? Wie entsteht Selbstbewusstsein, und können Maschinen oder KI-Systeme jemals echte Autonomie (Agency) oder gar einen eigenen Geist in Form eines künstlichen Bewusstseins entwickeln?

In diesem Zoomposium sprechen wir mit Prof. Dr. Gottfried Vosgerau (Professor für Philosophie des Geistes und der Kognition an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf). Seine Forschung bewegt sich an der spannenden Schnittstelle von Philosophie des Geistes, Metaphysik, Erkenntnistheorie und Kognitionswissenschaften. Besonders prominent sind seine Arbeiten zur Selbstrepräsentation und zum mehrstufigen Selbstbewusstsein.

Wir tauchen tief ein in die Ontologie des Geistes, hinterfragen den aktuellen Trend des Enaktivismus und diskutieren die weitreichenden Konsequenzen für die Zukunft der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI).

Zeitstempel / Kapitel im Video:

00:00 - 0. Einleitung & Vorstellung Prof. Dr. Gottfried Vosgerau

03:15 - 1. Die Ontologie des Geistes: Was ist ein mentaler Zustand? (Dualismus vs. Physikalismus)

08:30 - 2. Gedanken und Rationalität: Wie bekommen Gedanken ihren Inhalt? (Intentionalität)

14:45 - 3. Selbstbewusstsein & Selbstrepräsentation: Die mehrstufige Struktur des Ichs

21:10 - 4. Begriffe und kognitive Erklärung: Kognitive Werkzeuge vs. Natural Kinds

27:00 - 5. Naturalismus: Wie produktiv ist die Brücke zwischen Philosophie und Empirie?

33:15 - 6. Neue philosophische Ansätze: Predictive Processing, IIT & das Explanatory Gap

40:10 - 7. Enaktivismus & Strukturenrealismus: Liegt die Ontologie des Geistes im Netzwerk?

48:50 - 8. Autonome Agency & KI: Können Maschinen echte mentale Zustände haben?

56:20 - 9. Die Zukunft: Eine allgemeine Theorie für natürliche und künstliche Geister?

Die Kernfragen des Interviews im Überblick:

1. Der Status des Geistes: Ist Bewusstsein eine Eigenschaft physischer Systeme, eine funktionale Struktur oder etwas ontologisch Eigenständiges?

2. Die Natur der Gedanken: Was sind Gedanken aus philosophischer Sicht und wie hängen sie mit Intentionalität zusammen?

3. Das gestufte Selbst: Wie entsteht Selbstbewusstsein aus basalen Formen der Selbstrepräsentation? Haben Tiere oder KI auch eine Chance darauf?

4. Enaktivismus vs. Repräsentation: Befindet sich der Geist nur im Gehirn oder entsteht er erst durch die relationale Interaktion von Körper und Umwelt?

5. Künstliche Intelligenz: Reicht eine rein funktionale Organisation aus, um echte Agency zu erzeugen, oder benötigt Geist eine biologische Basis?

Über den Gast:

Prof. Dr. Gottfried Vosgerau forscht und lehrt an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. Zu seinen bekanntesten Veröffentlichungen gehört u.a. das Werk Mental Representation and Self-Consciousness.

Kanal-Infos & Community:

Wenn dir dieses philosophische Tiefenbohren gefallen hat, lass gerne ein Abo da, aktiviere die Glocke und schreibe uns deine Meinung in die Kommentare: Glaubst du, dass eine KI jemals ein echtes Selbst entwickeln kann?

Mehr Informationen: https://philosophies.de/index.php/2026/06/10/was-ist-geist/

#Philosophie #Bewusstsein #KünstlicheIntelligenz #KI #Ontologie #Kognitionswissenschaft #Zoomposium #GottfriedVosgerau #Geist #AGI #Enaktivismus