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1[7급 국가직 인공지능] 26년 1회차
기호주의(symbolic) AI와 연결주의(connectionism) AI에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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기호주의 AI는 이미지, 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 개발하기 위해 고안되었고, 연결주의 AI는 전문가 시스템과 같은 지식 기반 시스템을 주로 구축한다.
2
기호주의 AI는 해석 가능성이 크다는 장점이 있으나 환경 노이즈에 약하며, 연결주의 AI는 해석 가능성은 작지만 노이즈 강인성과 범용 근사 능력이 높다.
3
기호주의 AI는 논리 연산에 기반해 이산적(discrete) 문제를 해결하며, 연결주의 AI는 주로 미분 가능 함수를 이용한 학습을 통해 문제를 해결한다.
4
기호주의 AI는 지식을 명시적인 생성 규칙, 논리식 등 규칙으로 표현하고, 연결주의 AI는 분산된 가중치로 지식을 암묵적으로 저장한다.
해설
옳지 않은 것은 기호주의가 딥러닝 모델을, 연결주의가 전문가 시스템을 위한 것이라는 설명으로, 두 패러다임이 뒤바뀌었다.
전문가 시스템 같은 지식 기반 시스템은 기호주의, 이미지·음성 인식용 딥러닝은 연결주의의 대표 성과다.
- 기호주의는 해석이 쉽지만 노이즈에 약하고, 연결주의는 해석은 어렵지만 노이즈에 강하고 범용 근사 능력이 높다.
- 기호주의는 논리 연산으로 이산적 문제를 풀고, 연결주의는 미분 가능한 함수를 경사 기반으로 학습한다.
- 기호주의는 규칙·논리식으로 지식을 명시하고, 연결주의는 분산된 가중치에 지식을 암묵적으로 저장한다.
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