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[일시] 2025. 11. 05

[세미나 주제] Neurosymbolic AI

[발표자] 박소영

[요약]
본 리뷰는 NeuroSymbolic AI에 대한 설명이다.
강의는 오늘의 딥러닝이 단일 과제 및 도메인에 특화된 narrow AI에 머물러 있음을 지적하고 다중 과제 및 멀티모달을 다루는 Broad AI로 가기 위해 Neural Network(패턴 학습)와 Symbolic AI(지식,논리,추론)의 결합이 필요하다고 강조한다. 이를 위해 시각 추론 과제에서 개체나 속성 인식은 Neural Network로 질의나 연산(필터,카운트,비교)는 Symbolic 프로그램으로 처리하는 NS-VQA 계열을 소개하며 적은 데이터로도 높은 정확도와 투명한 추론 과정을 제공하는 장점을 보인다. 더 나아가 색이나 형태 같은 속성 관계(동의어, 상화관계)를 스스로 학습해 일반화를 넓히는 메타컨셉 러닝의 진전도를 다룬다. 마지막으로 planning, 자연어 이해, 코드 최적화 등 다양한 응용에서 Neuro-Symbolic 통합의 가능성을 제시한다. 결론적으로 통계적 학습의 스케일만으로는 충분하지 않으며 지식 및 논리와의 결합을 통해 설명가능성과 견고함을 높여 Broad AI로 나아가야 한다는 메시지를 준다.

[녹화 영상 링크]
https://us06web.zoom.us/rec/share/itn0RxZCwEaQSPolQhSCO4I1RcMa24d3cMofuVTJ1oFNIn5wnwFQ49zUsfWnudYm.epVHcIo5KMFuO8hE