feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Knowledge-Representation-in-AI.md

@@ -1,9 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-EXPLANABILITY
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-knowledge-representation-in-ai
+title: Knowledge Representation in AI
+category: 10_Wiki/Topics
+status: needs_review
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+aliases: [P-Reinforce-AI-EXPLANABILITY]
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 tags: [AI, XAI, Explainability, Ethics]
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 last_reinforced: 2026-04-20
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Knowledge-Representation-in-AI|Knowledge-Representation-in-AI]] (AI의 지식 표현)
@@ -20,9 +29,35 @@ last_reinforced: 2026-04-20
     - **Embeddings**: 단어나 개념을 고차원 벡터 공간의 점으로 표현. 의미적 유사성을 기하학적 거리로 계산한다.
 - **Key Challenges**: **[[Scalability|Scalability]](확장성)**와 **[[Interpretability|Interpretability]](해석 가능성)** 사이의 트레이드오프.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - 고전적 지식 표현은 명확하지만 확장이 어렵고(Brittleness), 딥러닝 기반 표현은 강력하지만 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다(Blackbox). 현재는 이 두 세계를 결합하여 논리적 근거와 신경망의 유연성을 동시에 잡으려는 '뉴로-심볼릭 AI([[Neuro-Symbolic AI|Neuro-Symbolic AI]])'가 주류 연구 방향이다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Related: [[Neuro-Symbolic-AI|Neuro-Symbolic-AI]] , [[Ontology-Engineering|Ontology-Engineering]]
 - Subfield: [[GraphRAG (그래프 기반 검색 증강 생성)|GraphRAG (그래프 기반 검색 증강 생성)]]
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |