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@@ -118,7 +118,7 @@ AI 불모지인 PL 학회에서 나와 비슷한 일을 하는 사람이 있다
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공통적인 메시지는 신경망만으로는 모든 것을 할 수 없고, 특히 소프트웨어나 수학처럼 매우 복잡한 시스템의 경우 반드시 기호 기반 추론의 도움이 필요하다는 것이다.
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신경망에는 환각(Hallucination)이 발생할 가능성이 항상 존재하기 때문이다.
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기조연설 주제였던 LEAN<sup>[4](#lean)</sup>, 신경-기호 프로그램 합성<sup>[5](#neurosymbolic)</sup> (Neurosymbolic Program Synthesis) 모두 이와 일맥상통한다.
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류석영 교수님의 언어 스펙<sup>[3](#language_spec)</sup>은 이 맥락에서 약간 벗어나지만, 기호 기반의 명세가 자연어 명세와 비교했을 때 압도적으로 활용도가 높다는 것을 보여주셨다는 점에서 어떤 지식을 기호로 표현하는
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류석영 교수님의 언어 스펙<sup>[3](#language_spec)</sup>은 기호 기반의 명세가 자연어 명세와 비교했을 때 압도적으로 활용도가 높다는 것을 보여주셨다는 점에서 어떤 지식을 기호로 표현하는 것의 중요성을 입증한다.
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## 어떻게 연결할까?
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각자가 확실한 장단점을 가지고 있으니 두 개를 합치는 것이 좋다는 것은 자명하다. 핵심은 신경망과 기호 기반 추론 시스템을 **어떻게** 연결할 것이냐다.

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