docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

This commit is contained in:
Antigravity Agent
2026-05-02 09:18:34 +09:00
parent c84dcb8371
commit 6445fcc05b
13150 changed files with 55394 additions and 100862 deletions
+5 -5
View File
@@ -1,12 +1,12 @@
---
id: [[P-Reinforce]]-AUTO-BARE-001
id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-BARE-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, backward-[[Reasoning]], [[goal]]-driven, [[Logic]], [[Problem-Solving]], cognitive-ai]
tags: [auto-reinforced, backward-[[Reasoning|Reasoning]], [[goal|goal]]-driven, [[Logic|Logic]], [[Problem-Solving|Problem-Solving]], cognitive-ai]
last_reinforced: 2026-04-20
---
# [[Backward-Reasoning]]
# [[Backward-Reasoning|Backward-Reasoning]]
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "결과로부터 시작하는 역발상: 최종 목표(Goal)를 먼저 설정하고, 그 목표를 이루기 위해 바로 전 단계에 무엇이 필요했는지를 거꾸로 추적하며 현재의 실행 방안을 도출하는 목적 중심적 추론."
@@ -19,7 +19,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
* 전제 확인: "A를 이루려면 B가 참이어야 한다."
* 재귀적 반복: "B를 이루려면 C가 참이어야 한다." -> 이미 알고 있는 사실(Facts)에 도달할 때까지 반복.
2. **전방 추론(Forward Reasoning)과의 차이**:
* 전방 추론은 데이터에서 시작해 결론을 탐색(Data-driven)하는 반면, 후행 추론은 목표가 명확할 때 탐색 범위를 확 줄여주는 효율성이 있음. ([[Working-Backwards]]와 연결)
* 전방 추론은 데이터에서 시작해 결론을 탐색(Data-driven)하는 반면, 후행 추론은 목표가 명확할 때 탐색 범위를 확 줄여주는 효율성이 있음. ([[Working-Backwards|Working-Backwards]]와 연결)
3. **적용 분야**:
* 수학적 증명, 범죄 수사(결과에서 단서 추적), 진단 전문가 시스템.
@@ -28,6 +28,6 @@ last_reinforced: 2026-04-20
- **정책 변화(RL Update)**: 프로젝트 관리 정책에서, 마감 기한에서 거꾸로 일정을 산출하는 'Backward Scheduling 정책'이 불확실한 기술 개발 과제의 리스크를 관리하는 핵심 도구로 정착됨.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Working-Backwards]], [[Active-Reasoning]], [[Logic]], [[Analysis]], [[Strategic-Planning]]
- [[Working-Backwards|Working-Backwards]], [[Active-Reasoning|Active-Reasoning]], [[Logic|Logic]], [[Analysis|Analysis]], [[Strategic-Planning|Strategic-Planning]]
- **Modern Tech/Tools**: Prolog (Logic programming), Project planning software.
---