KERAIA: 역동적 지식 표현 및 추론을 위한 적응형 및 설명 가능한 프레임워크

KERAIA는 동적이고 복잡한 환경에서 지식을 표현하고 추론하는 혁신적인 프레임워크입니다. 설명 가능한 AI 원칙을 기반으로 설계되어 투명성과 해석력을 보장하며, 다양한 분야에서 실용성을 검증받았습니다.

끊임없이 변화하는 세상, AI도 진화해야 한다면?

인공지능(AI) 시대, 정적인 지식으로는 더 이상 복잡한 현실 문제를 해결할 수 없습니다. Stephen Richard Varey, Alessandro Di Stefano, The Anh Han 세 연구자는 이러한 문제의식에서 출발하여 KERAIA 라는 혁신적인 프레임워크를 개발했습니다. KERAIA는 단순한 지식 표현 도구를 넘어, 역동적이고 복잡한 환경에서 지식을 표현하고 추론하며 실행하는 데 초점을 맞춘 소프트웨어 플랫폼입니다.

핵심 질문: 암묵적인 전문 지식을 AI가 활용 가능한 알고리즘으로 변환하는 방법?

KERAIA는 Minsky의 프레임 기반 추론과 K-lines 개념을 기반으로 하되, 몇 가지 획기적인 혁신을 도입했습니다. 핵심은 바로 동적인 지식 표현입니다.

• 동적 지식 집합(Clouds of Knowledge): 지식을 정적으로 관리하지 않고, 상황에 따라 유동적으로 조합하고 업데이트하는 시스템입니다.
• 동적 관계(Dynamic Relations): 맥락에 따라 지식 간의 관계를 유연하게 정의하고 상속을 처리합니다. 이는 AI가 상황 변화에 유연하게 대처할 수 있도록 돕습니다.
• 명시적 사고 과정(Lines of Thought): AI의 추론 과정을 투명하게 추적할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 설명 가능한 AI(XAI)의 핵심 원칙과 직결됩니다.
• 클라우드 정교화(Cloud Elaboration): 지식을 적응적으로 변환하는 메커니즘으로, AI가 새로운 정보에 지속적으로 학습하고 발전할 수 있도록 지원합니다.

KERAIA의 강점: 설명 가능성과 실용성

KERAIA는 단순히 효율적인 지식 처리 시스템을 넘어, 설명 가능성에 중점을 두고 설계되었습니다. 특히 Lines of Thought는 AI의 결정 과정을 명확하게 보여줌으로써 신뢰도를 높입니다. 또한, KSYNTH라는 표현 언어와 다양한 추론 방법을 통합하는 General Purpose Paradigm Builder (GPPB)를 통해 높은 유연성과 확장성을 제공합니다.

다양한 분야에서의 검증: 실제 문제 해결의 가능성

연구팀은 해군 전투 시뮬레이션, 산업용 수처리 플랜트 진단, RISK 게임 전략적 의사결정 등 다양한 분야에서 KERAIA를 적용하여 그 실용성과 효과를 검증했습니다. 이를 통해 KERAIA가 단순한 이론적 모델이 아닌, 실제 문제 해결에 적용 가능한 강력한 도구임을 입증했습니다.

결론: AI의 미래를 향한 한 걸음

KERAIA는 기존의 지식 표현 방식의 한계를 극복하고, AI가 더욱 복잡하고 역동적인 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 하는 중요한 진전입니다. 설명 가능성과 실용성을 겸비한 KERAIA는 AI 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.