docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,184 @@
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id: wiki-2026-0508-neural-symbolic-integration
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title: Neural-Symbolic Integration
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Neuro-Symbolic AI, NeSy, Hybrid AI, Symbolic-Neural Integration]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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verification_status: applied
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tags: [neuro-symbolic, hybrid-ai, knowledge-graph, reasoning, alphageometry, scallop, deepproblog]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: { language: python, framework: pytorch-scallop-deepproblog }
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## 한 줄
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Neural-Symbolic Integration(NeSy)은 신경망의 패턴 인식·표현 학습 능력과 기호 시스템의 추론·해석성·구조화 지식을 결합해, 데이터 효율과 일반화·검증성을 동시에 추구하는 하이브리드 AI 방향이다.
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## 핵심
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### Henry Kautz 분류 (2020)
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- **Type 1 — symbolic Neuro symbolic**: 입력/출력만 기호, 내부는 NN (대부분의 NLP).
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- **Type 2 — Symbolic[Neuro]**: 기호 시스템이 NN을 호출 (LLM tool use).
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- **Type 3 — Neuro;Symbolic**: 모듈 분리, 파이프라인.
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- **Type 4 — Neuro:Symbolic→Neuro**: 기호 지식을 NN에 주입 (KG embedding).
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- **Type 5 — Neuro_{Symbolic}**: 기호 제약을 NN 손실/구조에 통합 (DeepProbLog).
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- **Type 6 — Neuro[Symbolic]**: NN 내부에 진정한 기호 추론 모듈 — 미해결 목표.
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### 대표 시스템
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- **AlphaGeometry / AlphaGeometry 2** (DeepMind 2024–25): LLM이 보조선 제안 + symbolic deduction engine이 증명. IMO 금메달급.
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- **AlphaProof**: Lean + RL + LLM 결합 정리 증명.
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- **DeepProbLog**: 확률 논리 프로그램에 NN 술어 통합.
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- **Scallop**: differentiable Datalog, PyTorch 통합.
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- **Logic Tensor Networks (LTN)**: 1차 논리식을 fuzzy tensor 손실로.
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- **NS-CL** (MIT 2019): 시각 질의응답 via symbolic program execution.
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- **Knowledge Graph + LLM**: GraphRAG, retrieval-augmented reasoning.
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### 강점
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- Few-shot / zero-shot 추론.
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- 검증 가능 (proof, constraint).
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- 도메인 지식(KG, ontology) 활용.
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- Compositional generalization.
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### 한계
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- 통합 인터페이스 설계 어려움.
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- Symbolic 추론은 brittle, NN은 noisy → 경계 처리.
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- 학습 신호 전파 (미분 불가능 기호 연산).
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### 응용
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- 수학 정리 증명 (AlphaProof, AlphaGeometry).
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- 의학 진단 (KG + clinical NLP).
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- 로보틱스 task planning (LLM + PDDL).
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- 법률·규정 추론 (rule + NLP).
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## 💻 패턴
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```python
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# 1. LLM + Symbolic solver — Sympy 호출
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import sympy as sp
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def solve_with_llm(question_nl: str, llm) -> str:
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eq_str = llm.translate_to_sympy(question_nl) # NL → "x**2 - 4"
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x = sp.Symbol("x")
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roots = sp.solve(sp.sympify(eq_str), x)
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return llm.format_answer(roots)
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```
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```python
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# 2. DeepProbLog — 확률 논리 + NN 술어
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"""
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nn(mnist_net, [X], Y, [0,1,...,9]) :: digit(X, Y).
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addition(X, Y, Z) :- digit(X, A), digit(Y, B), Z is A+B.
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"""
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# X, Y는 MNIST 이미지, Z는 합. NN이 digit 술어를 학습.
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```
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```python
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# 3. Scallop — differentiable Datalog
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import scallopy
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ctx = scallopy.ScallopContext(provenance="diffminmaxprob")
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ctx.add_relation("digit_1", (int, int)) # (img_id, value)
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ctx.add_relation("digit_2", (int, int))
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ctx.add_rule("sum(a+b) = digit_1(a), digit_2(b)")
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ctx.run()
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```
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```python
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# 4. Logic Tensor Network — 제약을 손실로
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# ∀x: dog(x) → animal(x) 를 fuzzy 만족도로 변환
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import torch
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def implies(p, q): return torch.clamp(1 - p + q, 0, 1)
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loss_logic = -torch.log(implies(dog_pred, animal_pred)).mean()
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total_loss = ce_loss + lambda_logic * loss_logic
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```
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```python
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# 5. Knowledge Graph + Embedding — TransE
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# h + r ≈ t 가 성립하도록 entity/relation embedding 학습
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score = -torch.norm(emb_h + emb_r - emb_t, p=2, dim=-1)
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```
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```python
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# 6. GraphRAG — KG 검색 + LLM 답변
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def graph_rag(query, kg, llm, embedder):
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nodes = kg.search(embedder.encode(query), top_k=10)
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||||
subgraph = kg.expand_neighborhood(nodes, hops=2)
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context = serialize_graph(subgraph)
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return llm.complete(f"Context:\n{context}\n\nQ: {query}\nA:")
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```
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```python
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# 7. LLM tool use — calculator/SQL
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tools = [{
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"name": "calculator", "description": "evaluate math",
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"input_schema": {"type":"object","properties":{"expr":{"type":"string"}}}
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}]
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# Claude/OpenAI tool calling으로 symbolic 백엔드 호출
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```
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```python
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# 8. Constraint satisfaction in NN — projection layer
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def project_to_constraints(logits, constraints):
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# 분류 결과를 ontology 제약 만족 영역으로 투영
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return solver.project(logits, constraints)
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```
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```python
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# 9. Program induction — LLM이 DSL 프로그램 생성
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def neuro_symbolic_qa(image, question, llm):
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program = llm.generate_program(question) # filter(color=red), count(...)
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return execute_dsl(program, image) # symbolic execution
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```
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```python
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# 10. AlphaGeometry-style — 보조선 제안 + DDAR
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def prove_geom(problem, llm, ddar):
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state = parse(problem)
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while not ddar.solve(state):
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new_construction = llm.suggest_aux_line(state)
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state = state.add(new_construction)
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return ddar.proof(state)
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```
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## 결정 기준
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| 문제 | 추천 |
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|---|---|
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| 정확한 수치 계산 필요 | LLM + sympy/계산기 (Type 2) |
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| 도메인 KG 존재 | GraphRAG / TransE 임베딩 (Type 4) |
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| 논리 제약 강제 필요 | LTN / Semantic Loss (Type 5) |
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| 확률 + 논리 결합 | DeepProbLog / Scallop |
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| 시각 추론 (CLEVR류) | NS-CL, program induction |
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| 정리 증명 | AlphaProof / AlphaGeometry / Lean+RL |
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| 일반 작업 (대부분 데이터 ML) | NeSy 불필요, NN만으로 충분 |
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기본값: LLM tool use(Type 2) + KG 보강(Type 4)이 가장 실용적이다.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Hybrid-AI]], [[Symbolic-AI]], [[Deep Learning]]
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- 형제: [[Knowledge Graph|Knowledge-Graph]]
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- 응용: [[GraphRAG]]
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## 🤖 LLM 활용
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- LLM 자체가 Type 2 NeSy의 핵심 — tool use, code interpreter, RAG.
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- LLM + Lean/Coq/Sympy로 검증 가능한 답변 생성.
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- 2025–26 추세: agentic NeSy (LLM이 KG·solver를 자율 orchestration).
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## ❌ 안티패턴
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- 모든 문제에 NeSy 강제 — 단순 분류엔 과설계.
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- 미분 불가능 기호 연산을 학습 루프에 직접 (REINFORCE/STE 없이).
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- KG 품질 검증 없이 임베딩 → 노이즈 증폭.
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- LLM에게 추론 전체를 맡기고 검증 단계 생략.
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## 🧪 검증 / 중복
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- AlphaGeometry IMO 30문제 벤치, ProofNet, MATH 데이터셋.
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- 별칭 통합: [[Neural-Symbolic-Integration|Neuro-Symbolic-AI]], [[NeSy]], [[Hybrid-AI]].
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- 검증: 기호 검증기(Lean, Z3) 통과 비율로 측정.
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## 🕓 Changelog
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- Phase 1 (2026-05-08): 초기 생성.
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- Manual cleanup (2026-05-10): canonical 확정, Kautz 6분류, AlphaGeometry/AlphaProof 2024-25 사례 추가, 패턴 10개 정비.
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Reference in New Issue
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