Кратко и по делу — сравнение, где что сильнее, как объединять и ограничения.
1) Символические (экспертные системы) — сильные стороны и области применения
- Суть: правила, логика, онтологии, детерминированное выводы. Подход основан на явном формализованном знании.
- Преимущества:
- Прозрачность и объяснимость (почему принято решение).
- Хороши при малом количестве данных — знание задаёт поведение.
- Подходят для строгих правил, нормативных процедур, верифицируемых систем (медицинская логика, налогообложение, юридические правила, контроль безопасности, конфигураторы).
- Детальные причинно-следственные модели и причинная диагностика.
- Ограничения:
- Трудозатратно строить и поддерживать знания (экспертная инженерия).
- Хрупкость при неполных/шумных данных и неопределённости.
- Комбинаторный взрыв при масштабировании сложных доменов.
- Сложно обрабатывать восприятие (сырые изображения, звук, естественный язык).
2) Статистические (машинное обучение) — сильные стороны и области применения
- Суть: аппроксимация функций по данным, оптимизация параметров, вероятностные модели.
- Преимущества:
- Сильны в распознавании паттернов и восприятии: CV, ASR, NLP, рекомендации.
- Масштабируемы при большом объёме данных и вычислений.
- Могут захватить тонкие эмпирические зависимости, которых нет в явных правилах.
- Классические формулы: обучение через минимизацию эмпирического риска
$\hat{\theta }=\arg {\min }_{\theta }\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^{n}L(y_i,f_{\theta }(x_i))$.
- Ограничения:
- Нуждаются в больших, репрезентативных и размеченных данных.
- Плохая интерпретируемость (особенно глубокие нейросети).
- Чувствительны к сдвигу распределения, шуму, атакующим примерам.
- Трудно встроить явные логические/правовые ограничения.
3) Когда каждый подход превалирует (синопсис)
- Символические доминируют, если: правила формализуемы, критична верификация/объяснимость, мало данных, требования к безопасности и соответствию нормативам.
- Статистические доминируют, если: задача — восприятие/экстракция паттернов, много данных, допускается аппроксимация и евристическое поведение.
4) Как объединять (гибридные подходы)
- Варианты интеграции:
- Модульное разделение: ML для восприятия/функции признаков, символика для планирования/логики (пример: CV → символический планировщик).
- Ограничения/регуляризация: вводить логические/онто­логические ограничения в loss или как проекцию (констраинтный оптимум).
- Нейро-символические архитектуры: Neural Theorem Prover, DeepProbLog, Logic Tensor Networks — дифференцируемая логика + нейросети.
- Программирование с вероятностями: Probabilistic Programming / Bayesian networks + learned likelihoods (использовать ML для моделирования $P(X|Y)$, применять байесовский вывод).
- Извлечение правил из моделей и дистилляция знаний (rule extraction, symbolic distillation).
- Комбинация планирования с модельным обучением в RL (learned model + symbolic planner).
- Примеры практики: медицинская диагностика — CNN для изображений + правила безопасности и протоколы; QA — векторное ретривал + логическое выведение над фактам.
5) Ограничения и трудности гибридизации
- Представления: согласование непрерывных эмбеддингов и дискретной логики — нетривиально.
- Дифференцируемость: символические операции не всегда дифференцируемы, усложняется end-to-end обучение.
- Непоследовательность знаний: конфликт между обученными статистиками и экспертными правилами.
- Скалирование: некоторые гибриды теряют преимущества по скорости/масштабируемости.
- Верификация ML-компонентов остаётся сложной (токсичность, безопасность).
- Стоимость разработки и экспертиза: требует специалистов в обеих областях.
6) Практические рекомендации (когда что применять)
- Если домен формализуем и важна верификация → символика (или символика в ядре решения).
- Если задача — восприятие/работа с большими данными → ML в основе.
- Для реальных систем: комбинируйте — ML для «чувств» (вход), символику для «разума» (правила, планирование, объяснение), контролируйте взаимодействие контрактами/ограничениями и верифицируйте критичные части.
7) Короткая сводка
- Символика = объяснимость, малые данные, строгие правила; статистика = мощь в распознавании и масштабируемости по данным. Лучшие реальные системы обычно гибридны, но интеграция требует решения проблем представлений, дифференцируемости и верификации.