[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Deep-Grammar.md

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-id: P-REINFORCE-AUTO-DEGR-001
+id: [[P-Reinforce]]-AUTO-DEGR-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.88
 tags: [auto-reinforced, deep-grammar, linguistics, noam-chomsky, generative-grammar, syntax]
@@ -18,13 +18,13 @@ last_reinforced: 2026-04-20
     *   **Universal Grammar**: 모든 인간 언어가 공유하는 기본 구조가 뇌에 생득적으로 각인되어 있다는 가설.
     *   **Transformation Rules**: 심층 구조의 의미를 유지하면서 실제 말하기에 적합한 표면 구조로 변환하는 규칙.
 2.  **왜 중요한가?**:
-    *   단순히 단어의 나열이 아닌, 복잡한 위계 구조를 통해 무한한 문장을 만들어내는 인간 지능의 '언어 생성 능력'을 설명함. (Gen-AI의 언어적 모태와 연결)
+    *   단순히 단어의 나열이 아닌, 복잡한 위계 구조를 통해 무한한 문장을 만들어내는 인간 지능의 '언어 생성 능력'을 설명함. ([[Gen-AI]]의 언어적 모태와 연결)
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거 언어학 정책은 외부 행동 분석(행동주의)에 치중했으나, 심층 문법 정책은 내부의 '보편적 하드웨어 구조 정책'으로 시선을 돌림(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 현대 LLM 정책은 촘스키의 엄격한 규칙 기반 구조 정책보다는 '통계적 확률 분포 정책'으로 작동하지만, 모델 내부에서 고차원적인 문법 구조를 스스로 재구성한다는 사실이 밝혀지며 심층 문법적 해석 정책이 다시 주목받고 있음.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Gen-AI]], Philosophy of Science, [[Analysis]], [[Psychology & Behavior]], [[Cognitive Biases]]
-- **Modern Tech/Tools**: Syntactic parsing, Transformer attention maps, NLP analysis.
+- [[Gen-AI]], [[Philosophy]] of Science, [[Analysis]], [[Psychology & Behavior]], [[Cognitive Biases]]
+- **Modern Tech/Tools**: Syntactic parsing, Transformer attention maps, NLP [[Analysis]].
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