[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Neuro-Symbolic AI.md

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 last_reinforced: 2026-04-20
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 1.  **각 진영의 역할**:
     *   **Neural (System 1)**: 빠른 이미지 인식, 언어 패턴 파악, 직관적 판단. (Deep Learning (DL)와 연결)
-    *   **Symbolic (System 2)**: 논리적 추론, 수학적 증명, 규칙 준수, 결과 설명. (Logic와 연결)
+    *   **Symbolic (System 2)**: 논리적 추론, 수학적 증명, 규칙 준수, 결과 설명. ([[Logic]]와 연결)
 2.  **왜 중요한가?**:
-    *   현재의 딥러닝은 엄청난 데이터를 요구하고 '왜' 그런 답을 냈는지 설명하지 못하며(Black box), 기조부의 AI는 너무 경직되어 현실의 모호함을 다루지 못하는 한계를 동시에 극복하기 위함임 (Explainable-AI (XAI)의 끝판왕).
+    *   현재의 딥러닝은 엄청난 데이터를 요구하고 '왜' 그런 답을 냈는지 설명하지 못하며(Black box), 기조부의 AI는 너무 경직되어 현실의 모호함을 다루지 못하는 한계를 동시에 극복하기 위함임 ([[Explainable-AI (XAI)]]의 끝판왕).
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 두 진영이 서로 틀렸다고 싸우는 정책적 대립 관계였으나, 현대 정책은 이 둘의 결합 없이는 범용 지능(AGI) 정책이나 안전한 AI 정책 수립이 불가능하다는 '하이브리드 합의 정책'에 도달함(RL Update).