신경-기호 인공지능

신경‑기호 인공지능(英: Neuro‑symbolic AI)은 인공신경망 기반 학습 방식과 기호 기반 논리 추론 방식을 통합하여, 두 접근의 장점을 결합하고 단점을 보완하기 위해 개발된 하이브리드 인공지능 접근법이다.

개요

신경‑기호 인공지능은 딥러닝의 패턴 인식 능력과 기호 기반 AI의 논리적 추론 및 설명 가능성을 결합한 시스템을 지향한다. 이 접근은 두 사고 체계를 조화하는 데 중점을 둔 것으로, Daniel Kahneman의 '시스템 1'과 '시스템 2' 사고 모델과 유사한 구성을 따른다. 시스템 1은 직관적·패턴 기반 인식, 시스템 2는 계획·추론·논리 기반의 인지 작용을 나타낸다. 신경‑기호 AI는 시스템 1과 유사한 신경망과, 시스템 2에 해당하는 기호적 추론을 통합함으로써 보다 인간에 가까운 인지적 유연성을 확보할 수 있다.

역사

• 1990년대부터 서서히 등장했으며, 초기에는 'symbolic vs sub-symbolic'이라는 대립적 개념으로 연구되었다.
• 2000년대 중반 이후부터 신경-기호 AI 워크숍과 공동 연구가 본격화되었다.
• 2020년대에는 산업적 관심이 급증하여 상용화 논의도 활발해졌다.

주요 이론 및 주장

• Leslie Valiant는 기호 추론과 머신러닝의 결합이 인지적 강건성(robustness)을 위한 열쇠라고 주장하였다.
• Gary Marcus는 구조화된 지식, 추론 엔진, 하이브리드 아키텍처의 통합을 강조하며 신경-기호 접근을 차세대 AI로 제안하였다.

기술적 접근 및 응용 사례

• 기호 지식을 표현하는 온톨로지나 지식 그래프를 신경망과 연결하는 기술이 핵심이다.
• 시각 인식에는 CNN 등 딥러닝 기술을, 인과 추론이나 규칙 기반 판단에는 기호 추론 엔진을 사용하는 구조가 일반적이다.
• Amazon의 물류 로봇 시스템에서는 물체 인식에 신경망, 경로 계획과 상식 추론에 기호 AI를 병행 사용하고 있다.
• 의료 진단, 자율주행차, 법률 문서 분석 등에서 높은 설명력과 정확도가 동시에 요구될 때 유용하다.

장점

• 설명 가능성과 패턴 인식 능력을 동시에 확보할 수 있음
• 소규모 데이터셋에도 강건한 학습 가능성
• 상식 기반 추론이 가능하며 예측 결과에 대해 논리적 해석 제공

한계 및 과제

• 신경망과 기호 모델의 구조적 통합이 여전히 기술적으로 도전적이다
• 표현력 제한, 계산 비용, 확장성 문제 등이 해결 과제로 남아 있음
• 일관성 있는 추론과 유연한 학습의 균형이 필요함

같이 보기

• 기호 기반 인공지능
• 딥러닝
• 생성형 인공지능
• 인공지능의 세대 구분
• Cyc 프로젝트
• 설명 가능한 인공지능

참고 문헌

• Garcez, A. d’Avila, Lamb, L. C. Neural-Symbolic Cognitive Reasoning. Springer, 2009.
• Valiant, Leslie. "Knowledge infusion: In pursuit of robustness in artificial intelligence." *Artificial Intelligence*, 2006.
• Marcus, Gary; Davis, Ernest. Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. Pantheon Books, 2019.
• Wall Street Journal. "Meet Neurosymbolic AI." 2025.
• Attoresi, M. "Neuro-symbolic AI for trustworthy decision-making." European Data Protection Supervisor, 2024.