Кратко и по пунктам — сравнение символических (логических) и нейросетевых подходов по вашим четырём критериям, затем примеры задач, где гибрид полезен, и типовая архитек­тура гибридной системы.

1) Интерпретируемость

Символические:
Очень высокая. Правила, логические выводы, планы и доказательства читаемы человеком.Можно объяснить, почему система приняла то или иное решение (последовательность выводов, использованные факты).Нейросетевые:
Низкая: принимают решения в «чёрном ящике» (веса, активации). Есть техники объяснимости (saliency, LIME, SHAP), но они приближённые.Гибрид:
Часто лучший компромисс: «низкоуровневое» восприятие остаётся нейросетевым, а «высокоуровневое» рассуждение — символическое, что даёт понятные объяснения на уровне правил/планов.

2) Потребление данных

Символические:
Низкое — правила и онтологии задаются вручную или извлекаются из небольших наборов примеров; отлично работают при малых данных.Нейросетевые:
Высокое — требуется много размеченных данных для обучения устойчивых представлений и хорошей генерализации.Гибрид:
Снижает потребности в данных: символическая структура, правила и символьные шаблоны дают сильные индуктивные приоритеты, нейросеть учится меньшему объёму (напр., распознавать объекты и сопоставлять с символами).

3) Обобщение в новых ситуациях (OOD / композиционность)

Символические:
Хороши в систематическом и композиционном обобщении: правила комбинируются для новых ситуаций без дополнительного обучения.Нейросетевые:
Часто плохо обобщают на новые конфигурации, требующие строгой композиционности; могут выучить эвристики, но ломаются при значительном сдвиге распределения.Гибрид:
Сильная сторона: символическая часть обеспечивает композиционное обобщение (напр., планирование в новой среде), нейросеть решает локальные неопределённости (восприятие, оценки). В результате лучшая устойчивость к новым ситуациям.

4) Возможность формальной верификации

Символические:
Высока: формальные спецификации, модельная проверка, доказательство корректности возможны и развиты.Нейросетевые:
Трудна: существуют инструменты (Reluplex, Marabou, абстрактная интерпретация) для частичной верификации (например, свойства локальной устойчивости), но в целом верификация больших NN — ограничена.Гибрид:
Можно формально верифицировать большую часть: спецификация распространяется на символический уровень и интерфейсы (контракты) между блоками; поведение NN можно абстрагировать (напр., гарантировать, что «NN никогда не классифицирует объект X как Y с вероятностью > p» в критичных режимах) и использовать assume-guarantee подходы для глобальной верификации.

Примеры задач, где гибрид даёт существенное преимущество

Роботика манипуляции в реальном мире:
Нейросеть — распознаёт объекты, предсказывает грейп-поинты/хаммер/форму; символическая планировка (PDDL) строит последовательность действий с учётом ограничений; контроллер (RL или классические контроллеры) выполняет моторные команды. Гибрид уменьшает число демонстраций и даёт гарантии безопасности (ограничения планировщика).Автономное вождение / ADAS:
NN — восприятие (детекция, сегментация); символический модуль — правила дорожного движения, логика принятия решений, планирование траекторий с учётом правил; формальная верификация правил и проверка предпосылок NN.Медицина (диагностика + лечение):
NN — анализ медицинских изображений; символическая система/онтоведение — клинические правила, взаимодействие симптомов, руководство по лечению; объяснимость и соответствие регуляторным требованиям.Программирование/синтез кода:
NN (seq2seq / трансформер) — генерирует кандидаты кода; SMT/логический синтезор проверяет корректность и гарантирует соответствие спецификации, отбрасывает некорректные варианты.Визуальные вопросы и сложные семантические запросы (VQA, Visual Reasoning):
Модули распознавания + нейросимвольные нейтральные интерпретируемые схемы (Neural Module Networks) строят логический план ответа.Теоремоположение / автоматическое доказательство:
NN — эвристическое управление поиском; символический автомат — строгая выводачная машина, которая проверяет корректность доказательства.

Типовая архитектура гибридной системы (уровень компонентов и поток данных)
Опишу несколько паттернов с примерами взаимодействия.

A. Пайплайн «Перцепция → Символы → Рассуждение → Исполнение»

Компоненты:
Perception NN: изображения/аудио → низкоуровневые структуры (объекты, атрибуты, отношения).Symbol Extractor / Grounding: приводит выход NN к символам/фактам (индексы, имена, типы).Knowledge Base / Ontology: мир знаний, факты, правила, ограничения.Symbolic Reasoner / Planner: логический выведитель, PDDL-планировщик, Prolog/ASP-инференсер.Executor / Low-level controller: перевод символического плана в управляющие команды (может включать NN-контроллеры).Monitor / Verifier: проверяет свойства плана (безопасность, ограничения), при несоответствии возвращает запрос на пересмотр.Поток:
Снимок → Perception NN → символы → reasoner строит план → verifier проверяет → executor исполняет → сенсоры дают обратную связь.

B. «Дифференцируемое логическое ядро» (end-to-end trainable)

Компоненты:
NN-энкодер: raw → векторные представления.Differentiable Logic Layer: логические операции реализованы дифференцируемо (напр., TensorLog, DeepProbLog, Logic Tensor Networks).Loss и обратное распространение через логический модуль в NN.Особенности:
Позволяет обучать некоторые правила/связи с помощью градиентного спуска, сохраняя структурированное рассуждение.Применимо, когда хочется гибкого обучения, но с ядром логики.

C. «Генерация кандидатов + формальная проверка» (synthesize-and-verify)

Компоненты:
Generator NN: генерирует гипотезы (планы, код, доказательства).Symbolic Verifier / SMT / Proof Checker: проверяет корректность относительно формальной спецификации.Counterexample-guided loop: при неверификации генератор корректируется (обучение с контрпримерами).Используется в программном синтезе и формальной верификации.

Как реализовать интерфейс между NN и символической частью

Явные символы: NN выдаёт структуры (triples, предикаты, объекты с id) — сразу подаются в reasoner.Векторные эмбеддинги + диспетчер: embeddings передаются в GNN/logic layer, где сопоставляются с узлами онтологии.Условие/контракты: символическая часть требует от NN гарантий (напр., интервалы вероятностей), NN обучается с регуляризаторами, чтобы удовлетворять контрактам.Обработка неопределённости: использовать вероятностную логику (ProbLog, Markov Logic Networks) или представлять вероятности в символах (predicate(p, prob)).

Верификация гибридной системы (практические приёмы)

Разделяй и властвуй: формально верифицируй символические модули полностью; абстрагируй поведение NN (границы ошибок) и верифицируй систему при допущениях об этих границах.Абстракция NN: заменить NN на непересекаящееся множество выходов (напр., «если истинность > 0.9, считать A»), затем применять model-checker.CEGAR (Counterexample-Guided Abstraction Refinement): создавать абстрактную модель, пытаться верифицировать, при контрпримере уточнять абстракцию или дообучать NN.Инструменты: Marabou/Reluplex для отдельной верификации свойств NN; SMT/PRISM/PRoVER для символической части; assume-guarantee frameworks для интеграции.

Пример конкретной реализации: робот-помощник для кухни

Задача: безопасно приготовить блюдо, опираясь на инструкции, распознавая объекты и соблюдая правила безопасности.Архитектура:
Камеры → Perception NN (детекция объектов, распознавание состояния: закрыт/открыт, горячий/холодный).Symbol Extractor: превращает детекции в факты вида object(obj1, cup), state(obj1, hot).KB: рецепты, правила безопасности (не класть металл в микроволновку, не касаться горячего).Planner (symbolic): строит последовательность действий (взять чашку, налить воду, нагреть).Verifier: проверяет, что план не нарушает ограничений; если perception NN даёт сомнительный факт (низкая уверенность), вызывается уточнение (пересъёмка/доп. сенсоры).Low-level controller: PID/RL контроллеры для манипуляции.Тренировка:
Perception NN обучается на датасетах.Planner использует формальные правила; опционально можно обучать нейросеть ранжировать планы по вероятной успеху (на основе предыдущих выполнений).

Резюме — когда выбирать гибрид

Используйте гибрид, когда требуется:
Интеграция восприятия и сложного логического рассуждения.Объяснимость и выполнение формальных требований/правил.Ограниченные аннотированные данные и необходимость композиционного обобщения.Формальная проверка безопасности/корректности системы.Ограничения и риски:
Синхронизация представлений (grounding) — трудная инженерная задача.Дифференцируемость: не всегда возможно или желаемо делать всё end-to-end.Усложнение архитектуры и потока валидации — требуется строгая координация модулей.

Если хотите, могу:

Привести конкретный архитектурный граф (без графики, в виде текста) для одной выбранной задачи.Описать пример реализации assume-guarantee верификации между NN и логическим планировщиком.