딥러닝의 블랙박스를 벗겨내다: 신경망에서 심볼 기반 의사결정 모델 추출

Sebastian Seidel과 Uwe M. Borghoff의 연구는 피드포워드 신경망(FNN)에서 의사결정 트리를 추출하여 AI 시스템의 해석성을 높이는 방법을 제시했습니다. Keras와 Java를 이용한 프로토타입 개발을 통해 실제 적용 가능성을 확인했으며, AI에 대한 신뢰도 향상과 책임성 증대에 기여할 것으로 기대됩니다.

인공지능(AI)은 딥러닝과 자연어 처리의 발전에 힘입어 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 하지만 빠른 도입에도 불구하고 AI 시스템의 불투명성은 신뢰와 수용에 대한 심각한 과제를 제기합니다. Sebastian Seidel과 Uwe M. Borghoff는 이러한 문제에 대한 흥미로운 해결책을 제시했습니다. 바로, 피드포워드 신경망(FNN)으로부터 해석 가능한 심볼 기반 모델(예: 의사결정 트리)을 추출하는 방법입니다.

그들의 연구는 연결주의와 심볼릭 접근 방식의 교차점을 탐구합니다. 의사결정 트리는 신경망의 작동 방식을 명확하게 설명하는 동시에 기능을 유지하는 투명한 프레임워크를 제공합니다. 연구진은 단계별 접근 방식을 통해 FNN의 분산 표현을 활용하여 심볼릭 구성 요소(필러, 역할 및 상호 관계 포함)를 식별하는 체계적인 방법론을 제안합니다.

핵심은 신경망의 뉴런 활성화 값과 입력 구성을 추적하여 활성화 및 기본 입력을 의사결정 트리의 에지에 매핑하는 것입니다. 이렇게 생성된 심볼릭 구조는 FNN 의사결정 프로세스를 효과적으로 포착하고, 각 은닉층에 대한 하위 경로를 반복적으로 개선하여 더 깊은 네트워크로의 확장성을 가능하게 합니다.

이론적 프레임워크의 유효성을 검증하기 위해 Keras .h5 데이터를 사용하고 Java JDK/JavaFX 환경 내에서 TensorFlow를 에뮬레이트하는 프로토타입이 개발되었습니다. 이 프로토타입은 신경망에서 심볼릭 표현을 추출하여 AI 시스템에 대한 신뢰를 높이고 책임성을 높이는 실현 가능성을 보여줍니다.

이 연구는 단순히 기술적인 진보를 넘어, AI에 대한 신뢰와 이해를 높이는 중요한 이정표가 될 것입니다. 더 투명하고 설명 가능한 AI 시스템은 윤리적 우려를 해소하고, AI 기술의 더 폭넓은 수용을 가져올 것입니다. 앞으로 이 방법론이 다양한 분야에서 활용되어 AI의 블랙박스 문제를 해결하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.