# AI neurosymboliczna

EN: **Neuro-symbolic AI** · id `neurosymbolic`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Fundamenty i rozumowanie](https://aiatlasgraph.com/t/foundations.md) › [Logika i reprezentacja wiedzy](https://aiatlasgraph.com/t/logic.md) › AI neurosymboliczna

## Description

- PL: Łączenie sieci neuronowych (uczenie z danych) z systemami symbolicznymi (logika, reguły, solwery), np. LLM tłumaczący problem na język formalny dla solwera.
- EN: Combining neural networks (learning from data) with symbolic systems (logic, rules, solvers), e.g. an LLM translating a problem into a formal language for a solver.

## In one sentence

- PL: To łączenie modeli uczących się z przykładów z programami, które sprawdzają jawne reguły.
- EN: This combines models that learn from examples with software that checks explicit rules.

## Problem it solves

- PL: Model potrafi rozpoznać opis zadania, ale jego propozycja może naruszać warunki, które muszą być spełnione.
- EN: A model can understand a task description, yet its proposal may violate conditions that must hold.

## What it does

- PL: Model rozpoznaje treść lub zapisuje problem, a część oparta na regułach sprawdza ograniczenia i wyprowadza wnioski.
- EN: A model recognises content or represents a problem, while a rule system checks constraints and draws conclusions.

## Everyday example

- PL: Opisujesz dyżury zwykłymi słowami, asystent zapisuje wymagania, a osobny program sprawdza, czy proponowany grafik je spełnia.
- EN: You describe shifts in everyday language, an assistant records the requirements and separate software checks whether the proposed schedule satisfies them.

## This concerns you if you…

- PL: chcesz połączyć swobodny opis z twardymi warunkami
- PL: wynik musi przejść sprawdzenie według ustalonych reguł
- EN: want everyday descriptions combined with strict conditions
- EN: need results checked against defined rules

## Keywords

LLM-Modulo · LLM+P · symbolic constraints · SAT solvers · SMT solvers · solver feedback

## How it works

- PL: Model neuronowy tworzy reprezentacje, fakty lub kandydackie rozwiązania, a komponent symboliczny stosuje reguły i ograniczenia. Weryfikacja albo feedback solvera może sterować kolejnymi propozycjami i uczeniem.
- EN: A neural model produces representations, facts or candidate solutions, while a symbolic component applies rules and constraints. Verification or solver feedback can guide further proposals and learning.

## Limits

- PL: Przekład między reprezentacją uczoną i formalną może gubić znaczenie. Solver sprawdza własny model, więc formalna poprawność nie gwarantuje zgodności z intencją użytkownika.
- EN: Translation between learned and formal representations can lose meaning. Solvers check their own models, so formal correctness does not guarantee agreement with user intent.

## Key terms

- PL: **solver**: Algorytm poszukujący rozwiązania spełniającego formalnie opisane warunki.
- PL: **formalizacja**: Przekład zadania na symbole, reguły i założenia dostępne dla weryfikatora.
- EN: **solver**: An algorithm seeking a solution satisfying formally specified conditions.
- EN: **formalisation**: Translating a task into symbols, rules and assumptions available to a verifier.

## Know first

- [Podstawy sieci neuronowych (Neural network fundamentals)](https://aiatlasgraph.com/t/neuralbasics.md)
- [Logika zdań i logika pierwszego rzędu (Propositional and first-order logic)](https://aiatlasgraph.com/t/fol.md)

## Examples

- PL: LLM + solwer · LLM-Modulo · reguły jako ograniczenia · rozumowanie na grafach wiedzy
- EN: LLM + solver · LLM-Modulo · rules as constraints · reasoning over knowledge graphs

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Grafy wiedzy (Knowledge graphs)](https://aiatlasgraph.com/t/kgraphs.md)
- [Planowanie automatyczne (PDDL) (Automated planning (PDDL))](https://aiatlasgraph.com/t/classicalplanning.md)
- [Rozumowanie w modelach językowych (Reasoning in language models)](https://aiatlasgraph.com/t/reasoningmodels.md)

## Sources

- [LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency](<https://arxiv.org/abs/2304.11477>) `llmp2023` · by Bo Liu, Yuqian Jiang, Xiaohan Zhang, Qiang Liu, Shiqi Zhang, Joydeep Biswas, Peter Stone
- [LLMs Can't Plan, But Can Help Planning in LLM-Modulo Frameworks](<https://arxiv.org/abs/2402.01817>) `kambhampati2024llmmodulo` · by Subbarao Kambhampati, Karthik Valmeekam, Lin Guan, Mudit Verma, Kaya Stechly, Siddhant Bhambri, Lucas Saldyt, Anil Murthy
- [Neuro-Symbolic AI in 2024: A Systematic Review](<https://arxiv.org/abs/2501.05435>) `colelough2025nesy` · by Brandon C. Colelough, William Regli
- [Neuro-Symbolic Artificial Intelligence: Towards Improving the Reasoning Abilities of Large Language Models](<https://arxiv.org/abs/2508.13678>) `nesy-llm-2508` · by Xiao-Wen Yang, Jie-Jing Shao, Lan-Zhe Guo, Bo-Wen Zhang, Zhi Zhou, Lin-Han Jia, Wang-Zhou Dai, Yu-Feng Li

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/neurosymbolic · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30