전문가 시스템과 규칙 기반 AI(Expert Systems & Rule-based AI)
설명 가능한 AI, 정말 가능할까? 50년 넘게 꾸준히 쓰여온 '규칙 기반 AI'가 그 해답을 제시합니다.
안녕하세요! AI 기술 시리즈 6번째 주제는 '전문가 시스템과 규칙 기반 AI'입니다. 머신러닝이나 딥러닝 같은 최신 기술에 비해 다소 구식처럼 느껴질 수도 있지만, 여전히 의료, 금융, 제조 등 핵심 산업에서 탄탄하게 사용되고 있는 형태예요. 그 이유는 바로 투명성과 예측 가능성이라는 장점 때문이죠. 오늘 글에서는 이 기술의 기본 구조부터 대표 사례, 장단점 비교까지 쉽고 명확하게 정리해 드릴게요. 꼭 읽어보시길 바랄게요.
목차
1. 전문가 시스템(Expert Systems)이란?
전문가 시스템은 특정 도메인에서의 인간 전문가의 지식을 컴퓨터가 모방하도록 설계된 AI 시스템입니다. 보통 지식 베이스(Knowledge Base)와 추론 엔진(Inference Engine)으로 구성되며, if–then 규칙에 따라 의사결정을 내립니다. 대표적인 사례로는 1970년대에 개발된 혈액 감염 진단 시스템 MYCIN이 있으며, 이는 당시 인간 의사와 유사한 수준의 정확도를 자랑했습니다.
2. 규칙 기반 AI의 핵심 원리
| 원리 | 설명 |
|---|---|
| 명시적 규칙 | if–then 형식으로 사람이 읽고 이해 가능한 형태로 구성 |
| 결정론적 시스템 | 같은 입력에 대해 항상 같은 결과를 반환해 예측 가능 |
| 추론 기법 | 전향 체이닝(입력 중심), 후향 체이닝(결과 중심) 방식 모두 사용 |
3. 대표 응용 사례
- 의료: MYCIN, WebMD Rule Bot 등에서 진단 및 의료 조언 제공
- 금융: NerdWallet에서 사용자 위험도 기반 맞춤 투자 조언 제공
- 제조: DENDRAL에서 화학 구조 설계 지원
- 법률: eDiscovery 시스템에서 법률 판례에 따른 결정 지원
4. 시장 현황 및 전망
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 시장 규모 | 2025년 글로벌 AI 시장 6,382억 달러, CAGR 19.20% |
| 도입 산업 | 금융, 헬스케어, 제조업 등에서 규칙 기반 AI 여전히 강세 |
| 기술 과제 | 규칙 관리 비용 증가, 지식 획득 병목 문제 존재 |
5. 장단점 비교
| 구분 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|
| 규칙 기반 AI | - 투명한 설명 가능성 - 예측 가능하고 안정적 - 유지보수 용이 |
- 지식 수집 비용 높음 - 복잡한 패턴 학습 한계 - 확장 시 성능 저하 |
| 머신러닝 기반 AI | - 대량 데이터에서 패턴 학습 - 복잡한 문제 해결 가능 |
- 블랙박스 문제 - 과적합 및 편향 위험 |
6. 결론 및 다음 편 예고
전문가 시스템과 규칙 기반 AI는 여전히 설명력과 예측력을 바탕으로 강력한 경쟁력을 유지하고 있습니다. 다만, 대규모 데이터와 복잡성 요구가 커지면서, 머신러닝과의 결합을 통한 하이브리드 시스템이 각광받고 있어요. 다음 7편에서는 '머신러닝과 딥러닝'의 차이와 진화, 실제 활용 사례까지 자세히 알아보겠습니다. 함께 AI의 핵심 뇌를 파헤쳐봐요!
네, 특히 금융, 법률, 의료 등 명확한 규칙이 필요한 분야에서 여전히 중요한 역할을 합니다.
규칙 기반 AI는 사람이 직접 규칙을 정의하고, 머신러닝은 데이터에서 규칙을 스스로 학습합니다.
전향 체이닝은 입력에서 시작해 결과를 도출하고, 후향 체이닝은 목표에서 출발해 해당 조건을 찾아갑니다.
도메인 전문가의 지식을 시스템에 반영하는 과정이 복잡하고 시간 소모적이라는 문제입니다.
딥러닝, 머신러닝처럼 자가 학습 기반의 AI가 각광받으면서 상대적으로 주목도가 낮아졌습니다.
규칙 기반 AI와 머신러닝을 결합해 서로의 단점을 보완하는 형태입니다. 예를 들어 의료 진단 AI에서 사용됩니다.
'규칙 기반 AI'라는 단어가 다소 고전적으로 들릴 수도 있지만, 알고 보면 오늘날 우리가 신뢰하는 수많은 시스템의 핵심 기술이에요. 디지털 의사결정이 필요한 상황에선 여전히 '예측 가능성'과 '설명력'이 가장 중요한 가치니까요. 여러분은 이런 규칙 기반 시스템을 어디서 접해보셨을까요? 댓글로 나눠주세요! 다음 편에서는 이제 대세가 된 머신러닝과 딥러닝의 작동 원리를 제대로 파헤쳐보겠습니다. 함께 기대해 주세요!
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