Нейронная символическая обработка — это гибридный подход, который объединяет нейронные сети с символическими методами ИИ.
Нейронные сети хорошо подходят для обучения на больших объёмах данных, но часто испытывают трудности с объяснением и работой с абстрактными концепциями.
Символические системы, напротив, используют явные представления знаний и логические правила, но часто менее гибки и требуют ручного ввода.
С помощью нейронной символической обработки нейронные модели комбинируются с символическими модулями, чтобы использовать преимущества обоих подходов.
Это может осуществляться методами, такими как нейронное программирование, дифференцируемая логика или компоненты символического рассуждения.
Цель — создавать системы, которые могут учиться, объяснять и лучше решать сложные задачи.