[제22회 심층 칼럼] 지능의 이중주: 신경 기호 인공지능(Neuro-symbolic AI)과 논리적 추론의 복원

현대 인공지능의 주류인 딥러닝은 방대한 데이터로부터 직관적인 패턴을 찾아내는 데 탁월하지만, "왜 그런 결론이 나왔는가?"에 대한 논리적 근거를 제시하거나 수학적으로 엄밀한 규칙을 따르는 데는 취약합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 2026년의 연구자들은 과거 인공지능의 황금기를 이끌었던 '기호주의(Symbolism)'를 현대의 '연결주의(Connectionism)'와 결합하고 있습니다. 이것이 바로 인간의 뇌가 직관과 이성을 동시에 사용하는 방식을 모사한 신경 기호 인공지능입니다.

1. 지능의 두 가지 시스템: 시스템 1과 시스템 2

다니엘 카너먼의 인지 심리학 모델에 따르면, 인간의 지능은 두 가지 시스템으로 나뉩니다.

• 시스템 1 (딥러닝): 빠르고 자동적이며 직관적인 판단. 개와 고양이를 순식간에 구별하는 능력.
• 시스템 2 (기호 논리): 느리고 의식적이며 논리적인 추론. 복잡한 수학 문제를 풀거나 법률 문서를 해석하는 능력.

신경 기호 AI는 딥러닝 인코더가 시각/언어 정보를 기호화(Symbolization)하면, 기호 추론 엔진이 이를 논리적 규칙에 따라 처리하여 최종 결론을 내리는 구조를 취합니다.

2. 미분 가능한 프로그래밍과 논리 회로의 결합

신경 기호 AI의 가장 큰 기술적 난제는 '미분 불가능한' 기호 논리를 어떻게 '미분 가능한' 신경망과 연결하느냐는 것이었습니다. 2026년 현재는 '확률적 소프트 로직(Probabilistic Soft Logic)'과 '신경 논리 프로그래밍(Neural Logic Programming)'을 통해 이 문제를 해결합니다.

3. 설명 가능성(Explainability)과 소량 데이터 학습의 혁명

이 결합이 가져오는 가장 파괴적인 혁신은 '설명 가능성'입니다. 블랙박스 형태의 딥러닝과 달리, 신경 기호 AI는 추론의 각 단계가 기호화된 논리 규칙을 따르므로 "어떤 규칙에 의해 이 결론에 도달했는지"를 인간이 완벽하게 이해할 수 있습니다.

또한, 모든 케이스를 데이터로 학습할 필요 없이 핵심적인 '규칙' 몇 가지만 주어지면 적은 데이터로도 복잡한 문제를 해결할 수 있는 '데이터 효율성'을 보여줍니다. 이는 수조 개의 파라미터를 유지해야 하는 LLM의 비용 문제를 해결할 열쇠이기도 합니다.

4. AGI를 향한 마지막 퍼즐: 상식과 추상화

범용 인공지능(AGI)으로 가기 위해 반드시 넘어야 할 산은 '추상적 개념의 이해'입니다. 신경 기호 AI는 사물 간의 인과관계나 물리 법칙을 '기호적 공리'로 학습함으로써, 인공지능이 단순히 확률적으로 다음 단어를 예측하는 수준을 넘어 물리 세계의 인과 원리를 이해하게 만듭니다.

결론: 직관과 논리가 만나는 지능의 완성

신경 기호 인공지능은 딥러닝이 가진 '확률적 불안정성'을 기호주의의 '엄격한 정교함'으로 보완하는 지능의 완성형입니다. 직관적으로 보고 논리적으로 생각하는 기계는 인류가 오랫동안 꿈꿔온 진정한 지능의 모습입니다.