Кратко: символический (логический) ИИ хорош там, где важны формальные гарантии, прозрачность и работа с малым количеством примеров/правил; нейросетевые подходы — там, где входы шумны/высокоразмерны (изображения, речь, текст), нужен статистический обобщающий аппарат и масштабное обучение. Лучшие решения часто гибридные: нейросеть извлекает представления/вероятности, символика выполняет строгую дедукцию, планирование и контроль.
Сравнение по критериям
- Объяснимость:
- Символика: высокая — выводы можно представить как цепочки правил/логических шагов; легко формализовать контрпримеры и объяснения.
- Нейросети: низкая/статистическая — объяснения эвристические (saliency, LIME, SHAP); трудно получить формальные доказательства правильности.
- Малая выборка:
- Символика: предпочтительна при наличии экспертных правил/структурированных знаний — можно строить систему из нескольких правил и логики; общая sample complexity низкая.
- Нейросети: обычно требуют много данных; однако большие предобученные модели и методы few-shot/in‑context learning могут смягчать проблему.
- Формальные гарантии (корректность, безопасность, верификация):
- Символика: подходящая — существуют методы формальной верификации и доказательства свойств.
- Нейросети: в общем случае трудно получить строгие гарантии; возможны приближённые/статистические гарантии и методы сертификации на ограниченных классах входов.
- Шум/неструктурированные данные:
- Символика: хуже — чувствительна к несовершенству входных представлений.
- Нейросети: лучше — устойчивы к шуму, эффективны в распознавании паттернов.
- Композиционность и систематичность:
- Символика: естественно моделирует композиционные операции (составление программ, логические формулы).
- Нейросети: склонны к неконстрейнтной генерализации; современные подходы (неуросимволика, нейросимвольные архитектуры) улучшают композиционность.
Типы задач и предпочтения (примеры)
- Критические системы с требованием верификации (авионика, мед. приборы, формальные контракты) → символика + формальные методы.
- Задачи восприятия (компьютерное зрение, распознавание речи) → нейросети.
- Диагностика/решение задач с логикой и ограничениями (планирование, доказательство теорем, логический вывод) → символика или гибрид.
- NLP высокого уровня (понимание смыслов, генерация текста) → современные LLM/нейросети; для строгих выводов — нейро+символика.
- Малые наборы данных с понятной структурой → символика/графы знаний.
Как построить гибридную систему (архитектуры и приёмы)
- Общая идея: разделить задачу на «восприятие» и «символическую обработку» и/или использовать символику как жесткий контролер/ограничитель результатов нейросети.
- Архитектурные шаблоны:
- Пайплайн: нейросеть → символический модуль. Пример: CNN/Transformer извлекает объекты/факты, затем логический движок делает выводы/планирование.
- Символика как фильтр/валидатор: NN генерирует гипотезы, символический модуль проверяет/рефакторит по правилам (сafety layer).
- Дифференцируемая логика/реляция: внедрение логических предикатов в вычислительный граф (DeepProbLog, NeurASP, Logic Tensor Networks) для совместного обучения.
- Neural theorem provers / neuro-symbolic embeddings: представления предметной области в виде эмбеддингов + обучение над графом знаний.
- Program synthesis / semantic parsing: NN переводит вход в формальную программу/запрос (например, SQL), символический исполнитель выполняет её детерминировано.
- Tight loop: обучение с символическими приоритетами/регуляризаторами (символьные правила как штраф в loss), distillation правил в NN.
Практический план (шаги)
$1$ Определить границы: что должно быть формально верифицируемо, а что допускает статистическую обработку.
$2$ Выделить модуль восприятия (NN) и модуль разума/правил (символика).
$3$ Определить интерфейс представлений (факты, предикаты, вероятности). Использовать вероятностные предикаты, если нужна неопределённость.
$4$ Обеспечить проверяемость: критические свойства реализовать в символическом модуле; добавить тесты/формальную верификацию.
$5$ Совместное обучение: при необходимости использовать дифференцируемые логические слои или режим distillation, чтобы NN давала удобные для символики представления.
$6$ Мониторинг и объясняемость: логировать символические цепочки вывода; для NN — сохранять вероятности и контекст, связывать их с правилами.
Риски и компромиссы
- Сложность интеграции: разные форматы представлений, необходимость согласования неопределённости.
- Производительность vs гарантия: добавление символики может ограничить гибкость NN или потребовать дополн. ручной работы.
- Верификация NN-части остаётся проблемой; следует минимизировать критические решения, принимаемые исключительно NN.
Короткие рекомендации
- Нужны строгие гарантии/объяснения → начать с символики и дополнять NN для восприятия.
- Задачи восприятия/масштабной генерации → NN + символика для ограничений и контроля.
- Малые данные + сложная логика → символика; при необходимости расширять обучением на смоделированных данных или использовать LLM как источник знаний.
Если нужно, могу предложить конкретную архитектуру для вашей задачи (указать тип входных данных, требуемые гарантии, примеры правил) и набросать интерфейсы между NN и логическим модулем.