ㅁ 융합 개념

ㅇ 정의:
– 뉴로심볼릭 AI에서 논리 프로그래밍(Logic Programming)은 기호 기반의 규칙과 추론 방식을 신경망 학습과 결합하여, 명시적 지식 표현과 데이터 기반 학습을 동시에 수행하는 접근 방식.

ㅇ 특징:
– Prolog와 같은 규칙 기반 언어를 활용하여 지식을 표현하고 추론.
– 신경망이 데이터로부터 패턴을 학습하면, 논리 규칙이 이를 해석·제어.
– 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 함께 처리 가능.
– 설명 가능성(Explainability) 향상.

ㅇ 적합한 경우:
– 규칙이 명확히 정의되어 있으나 예외 상황이 많아 학습 기반 보완이 필요한 경우.
– 자연어 처리에서 문법 규칙과 통계적 학습을 결합할 때.
– 지식 그래프와 딥러닝을 함께 활용하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 논리 프로그래밍을 단순히 기호 논리(Symbolic Logic)로만 정의하는 경우 오답.
– 뉴로심볼릭 AI에서의 논리 프로그래밍은 반드시 신경망과 결합된 형태임을 간과.
– Prolog = 뉴로심볼릭 AI 라고 단정하는 것은 틀림.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “뉴로심볼릭 AI에서 논리 프로그래밍은 규칙 기반 추론과 신경망 학습을 결합한다.”
– X: “논리 프로그래밍은 데이터 학습 없이 규칙만으로 동작한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

논리 프로그래밍과 뉴로심볼릭 AI의 결합에서는 전통적인 Prolog 기반 규칙 추론에 신경망이 학습한 확률적 지식을 통합하여 불완전하거나 불확실한 데이터를 처리할 수 있다는 점이 중요하다. 시험에서는 Symbolic AI와 Logic Programming을 혼동하게 만드는 함정 문제가 자주 출제되며, Inductive Logic Programming(ILP)의 정의와 활용 사례를 숙지하는 것이 필요하다. ILP는 예시와 배경지식을 기반으로 논리 규칙을 자동으로 학습하는 기법이다. 뉴로심볼릭 AI에서 논리 프로그래밍은 지식 그래프 질의, 규칙 기반 추천 시스템, 복합 질의 응답 시스템 등 다양한 분야에 응용되며, 이러한 실제 적용 사례를 기억해두면 서술형 문제에 유리하다.