AI 트렌드: 융합/응용
ㅁ 융합/응용
ㅇ 정의:
심볼릭 접근과 뉴럴 네트워크 기반 접근을 결합하여 복잡한 문제를 해결하는 AI 응용 분야.
ㅇ 특징:
– 규칙 기반 추론과 패턴 인식의 장점을 모두 활용.
– 데이터 기반 학습과 명시적 지식 표현을 동시에 지원.
ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 도메인 지식과 불완전한 데이터를 함께 처리해야 하는 경우.
ㅇ 시험 함정:
– 단순히 두 기술을 병렬로 사용하는 것과 진정한 융합을 혼동.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “규칙 기반 추론과 딥러닝을 결합하여 의료 진단을 수행한다.”
X: “뉴럴 네트워크와 심볼릭 시스템은 서로 대체 관계에 있다.”
================================
1. Symbolic Reasoning
ㅇ 정의:
명시적 규칙과 논리 표현을 기반으로 한 추론 기법.
ㅇ 특징:
– 사람이 읽을 수 있는 지식 표현.
– 논리적 일관성 검증 가능.
ㅇ 적합한 경우:
– 법률, 규제, 수학적 증명 등 명확한 규칙이 있는 분야.
ㅇ 시험 함정:
– 확률적 추론과의 차이를 혼동.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “IF-THEN 규칙에 따라 진단을 결정한다.”
X: “Symbolic Reasoning은 대규모 데이터 패턴 인식에 최적이다.”
================================
2. Logic Programming
ㅇ 정의:
논리식을 프로그램의 형태로 작성하여 문제를 해결하는 프로그래밍 패러다임.
ㅇ 특징:
– 선언적 언어 사용(Prolog 등).
– 질의(Query) 기반 실행.
ㅇ 적합한 경우:
– 규칙 기반 전문가 시스템, 제약 충족 문제.
ㅇ 시험 함정:
– 절차적 프로그래밍과 동일하게 생각하는 오류.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Prolog에서 질의를 통해 해를 찾는다.”
X: “Logic Programming은 명령형 언어의 제어 흐름을 그대로 따른다.”
================================
3. Knowledge Graph+NN
ㅇ 정의:
지식 그래프의 구조적 정보와 뉴럴 네트워크의 학습 능력을 결합한 기법.
ㅇ 특징:
– 관계형 데이터와 비정형 데이터 통합 처리.
– 임베딩을 통한 의미적 유사성 계산.
ㅇ 적합한 경우:
– 추천 시스템, 의미 검색, 관계 추론.
ㅇ 시험 함정:
– 단순 그래프 신경망과 지식 그래프의 차이를 무시.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “지식 그래프의 엔티티 임베딩을 학습하여 추론에 활용한다.”
X: “Knowledge Graph+NN은 관계 데이터를 처리하지 못한다.”
================================
4. Neuro-symbolic Hybrid
ㅇ 정의:
뉴럴 네트워크와 심볼릭 AI를 통합하여 상호 보완적으로 동작하는 시스템.
ㅇ 특징:
– 뉴럴 네트워크의 패턴 인식과 심볼릭 추론의 논리성을 결합.
– 데이터 효율성과 해석 가능성 향상.
ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 의사결정, 설명 가능한 AI, 데이터 부족 환경.
ㅇ 시험 함정:
– 단순히 두 모델을 순차적으로 연결하는 것을 하이브리드로 오인.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “이미지 인식 후 심볼릭 규칙으로 의사결정을 내린다.”
X: “Neuro-symbolic Hybrid는 규칙 기반 추론을 전혀 사용하지 않는다.”
ㅁ 추가 학습 내용
[정리]
Symbolic Reasoning
– 개념: 명시적 규칙과 기호를 기반으로 한 추론 방식, 추론 엔진 중심
– 구현 사례: 전문가 시스템(예: MYCIN), 규칙 기반 챗봇
– 장점: 명확한 규칙, 높은 설명 가능성
– 단점: 불완전한 지식 처리 어려움, 유연성 부족
Logic Programming
– 개념: 논리식을 프로그램 형태로 작성해 실행하는 방식, 언어(Prolog 등) 중심
– 구현 사례: Prolog 기반 질의 응답 시스템
– 장점: 선언적 표현, 자동 추론 가능
– 단점: 대규모 데이터 처리 제한, 성능 저하 가능
Knowledge Graph + Neural Network (KG+NN)
– 개념: 지식 그래프의 구조적 정보와 신경망의 패턴 학습 결합
– GNN과 차이: GNN은 그래프 구조 전체를 신경망으로 처리, KG+NN은 주로 임베딩 기반
– 임베딩 학습 기법: TransE(번역 기반), RotatE(회전 기반) 등
– 구현 사례: 추천 시스템, 관계 예측
– 장점: 구조+패턴 결합, 관계 추론 강화
– 단점: 지식 그래프의 완전성 의존, 임베딩 해석 어려움
Neuro-symbolic Hybrid
– 개념: 신경망과 기호 기반 추론 결합
– 결합 방식: 루즈 커플링(각각 독립, 결과만 교환) / 타이트 커플링(하나의 통합 모델)
– 학습·추론 통합 구조: 신경망이 특징 추출, 기호 추론기가 논리적 판단 수행
– 설명 가능성 확보: 기호 규칙 기반 해석, 중간 표현 시각화
– 구현 사례: Neuro-Symbolic Concept Learner(NS-CL), Differentiable Reasoning 모델
– 장점: 학습 능력과 추론 능력 동시 확보
– 단점: 통합 복잡성, 학습 안정성 문제
최신 연구 동향
– Differentiable Reasoning: 기호 추론을 미분 가능하게 하여 신경망과 공동 학습
– Neuro-Symbolic Concept Learner: 이미지·텍스트·질의의 통합 이해와 추론
[시험 대비 체크리스트]
1. Symbolic Reasoning과 Logic Programming의 정의, 구현 사례, 장단점 비교 가능 여부
2. KG+NN과 GNN의 차이 설명 가능 여부
3. TransE, RotatE 등 주요 임베딩 기법의 원리와 특징 숙지 여부
4. Neuro-symbolic Hybrid의 결합 방식(루즈 vs 타이트)과 구조 이해 여부
5. 각 기법의 설명 가능성 확보 방법 설명 가능 여부
6. 각 기법의 한계점과 이를 보완하는 최신 연구 동향(예: differentiable reasoning, NS-CL) 숙지 여부
7. 실제 응용 사례를 들어 설명 가능 여부