Кратко, по пунктам — сравнение, подходящие архитектуры/методы, ограничения и как сочетание снижает риски.
1) Сравнение сил и слабостей
- Символические (логические, экспертные) системы
- Сильные стороны: прозрачность решения (правила, доказательства), формальная верификация свойств, детерминированное поведение, удобны для сертификации.
- Ограничения: трудно масштабируются на высокоразмерные/шумные данные (изображения, сигнал), затратны в создании/поддержке знаний, негибкие при новых данных.
- Нейросетевые подходы
- Сильные стороны: высокая эффективность в распознавании, обобщении по большим данным, устойчивость к шуму в восприятии.
- Ограничения: слабая интерпретируемость, проблемы с верифицируемостью (адверсариальные атаки, неотслеживаемые сбои), неопределённость сложно формализуемая.
2) Архитектуры и методы, подходящие для критичных областей
- Чисто символические: экспертные системы, продуктовые правила, логические доказатели, байесовские сети (если вероятностная логика важна). Хороши там, где можно формализовать правила и доказать свойства.
- Чисто нейросетевые (с ограничениями): CNN/ViT для восприятия, RNN/Transformer для последовательностей — используйте только для подсистем (перцепция) с последующей проверкой/контролем.
- Neuro-symbolic / hybrid:
- Архитектуры: DeepProbLog, Neural Theorem Provers, Logic Tensor Networks, Neuro-Symbolic Concept Learner, pipelines «NN perception → символический reasoner», GNN + Datalog/Prolog интеграция.
- Преимущества: NN обрабатывает необработанные данные; символический блок объясняет и верифицирует выводы/решения.
- Symbolic integration / constrained learning: включение логических ограничений в функцию потерь или архитектуру (например, loss = L_data + λ L_logic), обучение с предикатами/слабой супервайзинг.
- Пример формулы: $\mathcal{L}={\mathcal{L}}_{\text{data}}+\lambda {\mathcal{L}}_{\text{logic}}$.
- Rule extraction и Explainable AI: извлечение правил/деревьев из NN (Trepan, DeepRED), локальные методы объяснения (LIME, SHAP), концепт-баттлплейсы (concept bottleneck models), TCAV, counterfactual explanations.
- Верификация NN: Reluplex, Marabou, verifier’ы на SMT/LP/CP — проверка свойств (нет выходов вне безопасной области).
- Мониторинг и runtime verification: контроль согласованности входа и доверия, отклонение на аномалии, fallback-пolicies.
3) Основные ограничения каждого метода (конспективно)
- Символические: формализация знаний тяжела, покрытие реального разнообразия сложно, низкая адаптивность.
- Нейросети: нет формальных гарантий, плохая калибровка неопределённости, уязвимость и трудности с объяснимостью.
- Neuro-symbolic: объединяет плюсы, но вызывает сложности в обучении (непрерывное/дискретное смешение), масштабировании, сложно проверять целиком систему.
- Rule extraction / XAI: объяснение может быть неполным или неверным (фиделити vs простота), локальные объяснения не гарантируют глобальной корректности.
4) Как комбинирование снижает риски — практические паттерны
- Модульность + ясные границы ответственности: разделить систему на перцепцию (NN) и принятие решений/планирование (символический reasoner). Явные интерфейсы и контракты.
- Контроль доверия и fallback: вычислять доверие NN $p$ и применять правило выбора
$\hat{y}=\{\begin{array}{ll}{y}_s& \text{если}C(y_s)\ge \tau ,\\ y_n& \text{иначе},\end{array}$
либо наоборот: если доверие NN ниже порога $\tau$, передать решение человеку/символическому модулю.
- Встраивание логики в обучение: штрафы за логические нарушения $\mathcal{L}={\mathcal{L}}_{\text{data}}+\lambda {\mathcal{L}}_{\text{consistency}}$ повышают согласованность вывода с доменной теорией.
- Правило-подтверждение (rule-checking pipeline): NN генерирует предположения/метки, символический модуль проверяет соблюдение инвариантов; при нарушении — reject/перепроверка.
- Извлечение правил и аудит: автоматически извлекать человеческие правила из NN (decision trees, symbolic rules) для верификации и сертификации; сравнивать извлечённые правила с экспертными.
- Формальная верификация гибридов: верифицировать символический слой полностью; аппроксимировать поведение NN (абстракции, интервалы) и верифицировать свойства в комбинации (reachability, safety).
- Конфигурации для конкретных применений:
- Медицина (диагностика): concept-bottleneck NN → символический, обязательная верификация правил, counterfactual explanations и clinician-in-the-loop.
- Авиация (управление/авионика): сертифицируемые символические контроллеры + верифицированные NN-перцепторы с runtime monitors и формальными гарантиями переходов/ограничений.
5) Метрики и процедуры оценки (рекомендации)
- Оценивать не только accuracy, но: полноту/корректность правил, фиделити извлечённых правил, калибровку вероятностей, устойчивость к аномалиям, формальные свойства безопасности.
- Тесты: adversarial stress tests, counterfactual coverage, логические консистентные тесты, formal property checking, human expert review.
6) Выводы (сжатые рекомендации)
- Для систем, где нужна верифицируемость: основной стек — символический контроллер/правила + NN как вспомогательная подсистема восприятия с жёсткими интерфейсными проверками и runtime monitoring.
- Для задач, где нужен баланс производительности и объяснимости: нейро-символические архитектуры (DeepProbLog, Logic Tensor Networks, concept bottlenecks) + извлечение правил и формальная проверка ключевых свойств.
- Всегда: модульность, понятные контракты между модулями, метрические и формальные проверки, человек в цепочке для критических решений.
Если нужно, могу привести конкретные архитектуры и открытые реализации (DeepProbLog, Marabou, Logic Tensor Networks, Trepan) и схемы их интеграции в медицину или авиацию.