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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-FELP-001
category: Unified
confidence_score: 0.95
tags: [auto-reinforced, feedback-loops, [[Systems-Thinking|Systems-Thinking]], [[Cybernetics|Cybernetics]], Self-Correction, steering]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Feedback-Loops|Feedback-Loops]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "지능의 고리: 행위의 결과가 다시 원인의 입력으로 돌아와 시스템을 강화하거나 안정시키는 순환 구조로, 모든 생명체의 항상성과 기계의 자동 제어, 그리고 조직의 학습을 가능케 하는 우주의 운영 원리."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
피드백 루프(Feedback-Loops)는 시스템의 출력이 입력을 조절하는 프로세스입니다.

1.  **두 가지 유형**:
    *   **Negative Feedback (안정화)**: 목표와 멀어지면 반대 방향으로 힘을 가해 현재 상태 유지 (예: 에어컨 온도 조절, 인체 항상성). ([[Homeostasis|Homeostasis]]와 연결)
    *   **Positive Feedback (증폭)**: 특정 방향으로의 변화를 더 가속화 (예: 산울림 현상, 기술의 지수 성장, 시장 독점). ([[Exponential-Growth|Exponential-Growth]]와 연결)
2.  **왜 중요한가?**:
    *   시스템이 외부 변화에 적응하고 스스로를 보정(Self-Correction)하게 만드는 핵심 동력임. (Cybernetics의 근간)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 피드백을 단순 '결과 보고 정책'으로 보았으나, 현대 정책은 루프의 속도와 정확도가 시스템의 지능 지수 정책을 결정한다고 봄(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: AI 에이전트 정책에서 '생각-실행-반영'의 피드백 루프인 ReAct 패턴이 도입되며, 한번에 정답을 내는 구조에서 '고쳐나가는 지능 정책'으로 진화함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Cybernetics|Cybernetics]], [[Control-Theory|Control-Theory]], [[Homeostasis (항상성)|Homeostasis (항상성)]], Self-Correction, [[Exponential-Growth|Exponential-Growth]]
- **Modern Tech/Tools**: Monitoring dashboards, CI/CD pipelines, Reinforcement Learning agents.
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