딥러닝의 블랙박스를 벗기다: 심층 신경망에서 의사결정 트리를 추출하는 방법

Sebastian Seidel과 Uwe M. Borghoff의 연구는 딥러닝 모델의 해석성을 높이기 위해 피드포워드 신경망에서 의사결정 트리를 추출하는 방법을 제시합니다. Keras와 Java를 활용한 프로토타입 개발을 통해 실현 가능성을 입증하였으며, AI 시스템의 신뢰도와 설명 가능성 향상에 기여할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI)은 딥러닝과 자연어 처리의 발전에 힘입어 여러 산업 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 하지만 빠른 발전에도 불구하고, AI 시스템의 불투명성은 신뢰도와 수용성에 심각한 장애물이 되고 있습니다. Sebastian Seidel과 Uwe M. Borghoff는 최근 연구에서 이러한 문제에 대한 해결책을 제시했습니다.

그들의 연구는 연결주의와 상징적 접근 방식을 결합하여, 피드포워드 신경망(FNN)에서 해석 가능한 상징적 모델(예: 의사결정 트리)을 도출하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 의사결정 트리는 신경망의 작동 방식을 명확하게 설명하면서 기능성을 유지하는 투명한 프레임워크를 제공합니다.

연구진은 단계별 접근 방식을 통해 FNN의 분산 표현을 활용하여 상징적 구성 요소(필러, 역할 및 상호 관계 포함)를 식별하는 체계적인 방법론을 제안했습니다. 신경망의 각 층에서 뉴런 활성화 값과 입력 구성을 추적하여 활성화와 기본 입력을 의사결정 트리의 에지에 매핑하는 방식입니다. 결과적으로 얻어진 상징적 구조는 FNN의 의사결정 과정을 효과적으로 포착하며, 각 은닉층에 대한 하위 경로의 반복적인 개선을 통해 더 깊은 네트워크로의 확장성을 가능하게 합니다.

이론적 프레임워크의 타당성을 검증하기 위해 Keras .h5 데이터를 사용하고 Java JDK/JavaFX 환경 내에서 TensorFlow를 에뮬레이트하는 프로토타입을 개발했습니다. 이 프로토타입은 신경망에서 상징적 표현을 추출하여 AI 시스템에 대한 신뢰도를 높이고 책임성을 강화하는 실현 가능성을 보여줍니다. 이는 AI의 투명성과 설명 가능성을 높이는 데 중요한 발걸음이 될 것으로 기대됩니다. 앞으로 이 연구는 AI 시스템의 신뢰성과 책임성을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 특히, 의료, 금융 등 고위험 분야에서 AI의 활용을 확대하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 하지만, 더욱 복잡한 신경망 구조에 대한 적용 가능성과 효율성에 대한 추가 연구가 필요할 것입니다.

핵심: Seidel과 Borghoff의 연구는 AI의 '블랙박스' 문제에 대한 실질적인 해결책을 제시하며, AI 기술의 신뢰성과 투명성을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.