[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Neural-Symbolic-Integration.md

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 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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 tags: [auto-reinforced, brain-science, integration]
@@ -16,10 +16,10 @@ Neural-Symbolic Integration(신경-기호 통합)은 하부의 인지 단계(지
 
 1.  **동작 원리**:
     *   **Neural Component**: 이미지 인식, 음성 처리 등 비정형 데이터에서 특징(Feature)을 추출.
-    *   **Symbolic Component**: 추출된 특징을 논리적 상수로 변환하여 규칙 기반 추론(Reasoning) 및 상식(Common Sense) 적용.
+    *   **Symbolic Component**: 추출된 특징을 논리적 상수로 변환하여 규칙 기반 추론([[Reasoning]]) 및 상식(Common Sense) 적용.
 2.  **주요 모델**:
     *   **DeepProbLog**: 신경망 출력값을 확률적 로직 프로그램의 인터페이스로 활용.
-    *   **Logic Tensor Networks (LTN)**: First-order logic을 미분 가능한 텐서 연산으로 기하학적 임베딩.
+    *   **[[Logic]] Tensor Networks (LTN)**: First-order logic을 미분 가능한 텐서 연산으로 기하학적 임베딩.
 3.  **한계 극복**:
     *   데이터 기아 현상(Data Scarcity): 이미 정의된 기호적 지식을 주입하여 학습 데이터 요구량 감소.
     *   블랙박스 문제: 최종 결론이 어떤 논리적 단계를 거쳐 도출되었는지 추적 가능(Provenance).