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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

3.9 KiB

Raw Blame History

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Rule-based_systems (규칙 기반 시스템)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"인간의 전문 지식을 '논리의 조건문'으로 명문화하여, 한 치의 오차도 허용하지 않는 투명하고 결정론적인 지능을 구축하라" — 사전에 정의된 규칙(If-Then)들의 집합을 통해 데이터를 처리하고 결론을 도출하는 인공지능의 가장 고전적이고 확실한 형태.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: "Knowledge Encoding and Deterministic Execution" — 도메인 전문가의 지식을 명시적인 규칙으로 코딩하고, 추론 엔진(Inference Engine)이 입력 데이터와 규칙을 대조하여 결과를 도출하는 패턴.
주요 특징:
- Explainability: 결과의 도출 과정이 논리적으로 명확하여 추적이 용이함.
- No Data Required: 학습 데이터 없이도 전문가의 지식만으로 시스템 구축 가능.
- Brittleness: 정의되지 않은 예외 상황(Out-of-rule)에서는 작동 불능.
- Scalability Issue: 규칙이 수만 개로 늘어나면 규칙 간 충돌과 유지보수 비용 폭증.
의의: 법률, 금융 규제, 의료 가이드라인 등 절대적인 '준수'와 '설명'이 필요한 분야에서 딥러닝의 불확실성을 보완하는 핵심 장치로 여전히 강력함.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 딥러닝에 밀려 사라질 기술이라는 오해를 깨고, 최근에는 신경망의 유연함과 규칙 기반의 안정성을 결합한 '뉴로-심볼릭(Neuro-symbolic) AI'나 LLM의 답변을 제어하는 '가드레일' 기술로 화려하게 부활함.
정책 변화: Antigravity 프로젝트는 에이전트의 자율적 판단 이전에, 보안 및 프로젝트 준수 사항에 대해 엄격한 규칙 기반의 필터링 시스템을 최우선적으로 가동하여 안전성을 담보함.

🔗 지식 연결 (Graph)

Symbolic-AI-Foundations, Expert-Systems-Best-Practices, Trustworthy-AI, Prompt-Engineering-Foundations
Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Rule-based-Systems.md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

3.9 KiB Raw Blame History