ㅁ 뉴로시mbolic AI

ㅇ 정의:
심볼릭(Symbolic) AI의 논리 기반 추론 능력과 뉴럴(Neural) AI의 패턴 인식 능력을 결합한 인공지능 접근 방식.

ㅇ 특징:
– 복잡한 규칙 기반 추론과 대규모 데이터 기반 학습을 동시에 수행 가능
– 설명 가능성(Explainability)과 일반화 능력 강화
– 지식 표현, 규칙 추론, 패턴 인식의 융합

ㅇ 적합한 경우:
– 규칙이 명확하지만 예외가 많은 도메인
– 데이터 기반 학습과 논리적 제약을 동시에 적용해야 하는 문제

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 심볼릭 AI와 뉴럴 AI를 ‘병렬’로 사용하는 것과 혼동
– 뉴로시mbolic AI는 두 접근을 통합하여 상호 보완하는 구조임

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “규칙 기반 추론과 딥러닝을 결합하여 설명 가능성과 패턴 인식을 모두 강화한다.”
X: “뉴로시mbolic AI는 규칙 기반 추론만 수행한다.”

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1. Symbolic Reasoning

ㅇ 정의:
명시적인 규칙과 기호를 사용하여 지식을 표현하고 추론하는 방식.

ㅇ 특징:
– 논리 기반, 규칙 기반 처리
– 높은 설명 가능성
– 복잡한 추론 가능하지만 불완전하거나 노이즈 많은 데이터에는 취약

ㅇ 적합한 경우:
– 법률, 규제 준수, 수학적 증명 등 명확한 규칙이 있는 분야

ㅇ 시험 함정:
– 기계학습의 통계적 접근과 혼동
– 데이터가 많아도 규칙 기반만으로는 일반화 어려움

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “명시적 규칙과 논리로 문제를 해결한다.”
X: “패턴 인식과 확률적 예측만을 사용한다.”

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2. Logic Programming

ㅇ 정의:
논리식을 기반으로 프로그램을 작성하고, 질의(Query)에 따라 추론하는 프로그래밍 패러다임.

ㅇ 특징:
– 선언적 프로그래밍 방식
– Prolog 등의 언어가 대표적
– 질의-응답 구조로 추론 수행

ㅇ 적합한 경우:
– 지식베이스 질의, 규칙 기반 시스템, 전문가 시스템

ㅇ 시험 함정:
– 절차적 프로그래밍과 혼동
– 논리식과 규칙의 순서가 실행 순서와 동일하다고 오해

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Prolog는 대표적인 논리 프로그래밍 언어이다.”
X: “Logic Programming은 명령형 프로그래밍의 한 종류이다.”

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3. Knowledge Graph + Neural Net

ㅇ 정의:
지식 그래프의 구조적 지식 표현과 뉴럴 네트워크의 학습 능력을 결합하여 추론과 예측을 강화하는 방식.

ㅇ 특징:
– 엔티티와 관계를 그래프로 표현
– 뉴럴 네트워크로 임베딩하여 패턴 학습
– 구조적 제약과 데이터 기반 학습의 융합

ㅇ 적합한 경우:
– 추천 시스템, 의미 검색, 복잡한 관계 추론

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 지식 그래프를 시각화하는 것과 혼동
– 뉴럴 네트워크 없이도 지식 그래프는 존재할 수 있으나, 여기서는 결합이 핵심

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Knowledge Graph + Neural Net은 구조적 지식과 패턴 인식을 결합한다.”
X: “Knowledge Graph + Neural Net은 그래프 구조를 제거하고 순차 데이터만 처리한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

뉴로심볼릭 AI의 중요한 추가 개념은 하이브리드 아키텍처 설계 패턴이다.
대표적인 방식으로는
1. Neural → Symbolic: 전처리 단계에서 뉴럴 네트워크로 데이터를 임베딩한 뒤 심볼릭 추론 엔진에 입력하는 방식
2. Symbolic → Neural: 심볼릭 추론 결과를 뉴럴 네트워크의 추가 입력으로 활용하는 방식

최근 주목받는 Differentiable Reasoning 기법은 심볼릭 연산을 미분 가능하게 만들어 뉴럴 네트워크와 함께 엔드투엔드 학습이 가능하도록 하는 기술이다.

시험에서는 이러한 결합 방식의 순서와 각 방식의 장단점을 이해해야 하며, 특히 설명 가능성과 일반화 능력 향상 측면을 구체적으로 파악해야 한다.

Knowledge Graph + Neural Net의 경우, Graph Neural Network(GNN)와의 차이점, 그리고 RDF/OWL 기반 시맨틱 웹 기술과의 연계성에 대한 이해도 필요하다.