<div dir="ltr"><div>Dear all,</div><div><br></div><div><span style="text-overflow:unset">DTAI (</span><a dir="ltr" href="https://dtai.cs.kuleuven.be/" rel="noopener noreferrer nofollow" role="link" target="_blank" style="color:rgb(29,155,240);text-overflow:unset"><span aria-hidden="true" style="text-overflow:unset">https://</span>dtai.cs.kuleuven.be</a><span style="text-overflow:unset">) hires a Professor in Neurosymbolic AI.</span></div><div><span style="text-overflow:unset"><div><span style="text-overflow:unset">More info: </span><a dir="ltr" href="https://kuleuven.be/personeel/jobsite/jobs/60331463" rel="noopener noreferrer nofollow" role="link" target="_blank" style="color:rgb(29,155,240);text-overflow:unset"><span aria-hidden="true" style="text-overflow:unset">https://</span>kuleuven.be/personeel/jobs<span aria-hidden="true" style="text-overflow:unset">ite/jobs/60331463</span></a><span style="text-overflow:unset"> </span><span style="text-overflow:unset"> </span><span style="text-overflow:unset"> </span></div><div><span style="text-overflow:unset">Deadline: 04/09/2024</span></div></span></div><div><span style="text-overflow:unset"><br></span></div><div><span style="text-overflow:unset"><div>The research field of artificial intelligence (AI) has recently seen several breakthroughs. Deep learning and large language models lead to unprecedented possibilities. Yet purely data-driven approaches still have their limitations. They can make very accurate predictions, but they are very fragile: they often require enormous amounts of data, they are easy to manipulate, they can only use existing knowledge to a limited extent, they are not transparent, etc. There is consensus that modern AI should combine the ability to learn and to reason. Automatic reasoning has been studied for decades, leading to advanced methods based on more symbolic (logical and probabilistic) knowledge. But knowledge-based systems are also limited: manually encoding all relevant knowledge is not feasible, some knowledge must be generated automatically. There is therefore a need for an integrated approach that combines learning and reasoning, and that combines subsymbolic with symbolic inference: the so-called neurosymbolic approach. Neurosymbolic models are more suitable for enabling cognitive systems: AI systems that combine unconscious processes with conscious processes - in line with Kahneman's “fast and slow thinking”.</div><div><ul><li style="margin-left:15px">You will develop an internationally relevant research program in the field of neurosymbolic artificial intelligence, which combines symbolic and subsymbolic inference mechanisms in learning and reasoning.</li><li style="margin-left:15px">Your research builds on, broadens, and is complementary to current AI research in the Declarative Languages and Artificial Intelligence department. You bridge the gap between knowledge-based and learning approaches.</li><li style="margin-left:15px">You publish at the highest scientific level, obtain competitive research funding and supervise doctorates of an international quality level. You endorse the international research strategy and contribute to the further strengthening of DTAI's scientific reputation by taking on a key role in the network of scientific and international collaborations in the above-mentioned research domain.</li></ul></div></span></div>Kind regards,<div>Anastasia<br></div></div>