ㅁ 뉴로시mbolic AI

ㅇ 정의:
심볼릭 AI의 지식 표현 및 추론 능력과 뉴럴 네트워크의 학습·패턴 인식 능력을 결합한 인공지능 접근 방식.

ㅇ 특징:
– 지식 그래프(논리·규칙 기반)와 신경망(데이터 기반 학습)을 혼합하여 복잡한 문제 해결 가능.
– 설명 가능성과 데이터 기반 추론을 동시에 제공.
– 비정형 데이터 처리 후 구조화된 지식과 결합 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 도메인 지식이 명확히 존재하고, 대규모 데이터 학습이 필요한 경우.
– 추천 시스템, 의학 진단, 법률 추론 등 규칙과 데이터 모두 중요한 분야.

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 두 기술을 병렬 사용한다고 해서 뉴로시mbolic AI가 아님. 지식 기반과 학습 기반이 통합되어 상호 보완 작용해야 함.
– ‘심볼릭 AI’와 ‘뉴럴 네트워크’의 장점만 결합한다고 표현하는 경우, 실제 구현 복잡성을 간과하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “지식 그래프 기반 추론과 딥러닝을 결합해 복잡한 의사결정을 수행한다.”
X: “뉴로시mbolic AI는 단순히 지식 그래프와 신경망을 함께 사용하는 것이다.”

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1. Knowledge Graph + Neural Net

ㅇ 정의:
지식 그래프를 통해 개체와 관계를 구조적으로 표현하고, 뉴럴 네트워크로 비정형 데이터를 학습·추론하여 결합하는 기술.

ㅇ 특징:
– 지식 그래프는 관계형 데이터 구조와 논리 규칙을 제공.
– 뉴럴 네트워크는 이미지, 텍스트, 음성 등 비정형 데이터에서 패턴을 학습.
– 두 기술의 결합으로 데이터 해석력과 추론 능력 강화.

ㅇ 적합한 경우:
– 검색·추천 시스템에서 맥락 기반 개인화.
– 의료 데이터 분석에서 환자 기록(구조화) + 영상 데이터(비정형) 통합 분석.
– 복잡한 질의응답 시스템.

ㅇ 시험 함정:
– 지식 그래프와 뉴럴 네트워크를 별도로만 사용하면 결합 효과가 없음.
– 지식 그래프가 반드시 RDF/OWL로만 구현되는 것은 아님.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Knowledge Graph + Neural Net은 구조화된 지식과 비정형 데이터 학습을 결합한다.”
X: “Knowledge Graph + Neural Net은 데이터베이스와 통계 모델의 단순 조합이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

뉴로심볼릭 AI 구현 방식에는 지식 그래프 임베딩과 신경-기호 통합 아키텍처가 있다.
주요 프레임워크로는 DeepMind의 Graph Neural Network와 IBM의 Project Debater가 있다.
지식 그래프 구축 시에는 온톨로지 설계, 관계 추론 알고리즘, 뉴럴 네트워크와의 학습 파이프라인 설계 방식을 이해해야 한다.
시험에서는 설명 가능성(XAI)과의 연계, 데이터 부족 상황에서의 성능 유지 전략, 그리고 순수 딥러닝과 비교한 장단점이 자주 출제된다.