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서문 우리는 AI를 반만 알고 있다. 9

1부 AI를 이해하는 두 개의 렌즈: 규칙과 데이터
1장 똑똑해질수록 횡설수설해대는 AI 16
2장 왜 규칙과 데이터를 모두 알아야 하는가? 22
3장 뉴로심볼릭 직관적으로 이해하기: What time is ( )? 26
4장 인공지능의 역사: 잃어버린 반쪽을 찾아서 30
5장 사람처럼 생각하는 AI 35
6장 복잡한 것을 단순하게, 단순화된 것을 심도 있게 40
7장 ‘단순화 심층화’ 루프와 지식의 역사 48
8장 자동 규칙 업데이트: 뉴로심볼릭 AI 장점의 최정점 58
9장 심볼릭 사고의 매력: 현상의 기호적 이해 64
10장 심볼릭 사고의 매력: 언어의 기호적 이해 73
11장 뉴로심볼릭 AI 실전 활용 사례 81

2부 의사결정AI와 뉴로심볼릭
1장 자율적 의사결정의 행복감 88
2장 자율적 의사결정의 크럭스, 추론 96
3장 논리적 따짐이 왜 AI에 중요한가? 103
4장 의사결정의 핵심: 추론과 논증 108
5장 연역, 귀납, 가추, 유추 추론의 네 가지 방식 112
6장 인간지능으로 바라본 인공지능의 추론 116
7장 의사결정 에이전트와 추론 생태계 121
8장 인공지능 전략의 핵심 프레임웍: 지식 X 추론 130
9장 대한민국 인공지능 추월전략, 경험지식의 논리지식화 137
10장 경험지식 활용을 위한 유추 142
11장 새로운 혁신 지식 자산, 전문가 대화 데이터 148
12장 임원이 가진 ‘경험지식’의 힘 152
13장 뉴로심볼릭 사고, 인간지능과 인공지능의 황금균형 159

3부 뉴로심볼릭 AI를 구성하는 핵심 기술과 원리 탐구
1장 심볼릭 AI의 흥망성쇠 168
2장 뉴럴 네트워크 혁명 174
3장 설명 가능성에 대한 갈증 186
4장 퓨처 AI의 등장: 뉴로심볼릭 195
5장 뉴로심볼릭 프로그래밍 212
6장 뉴로 심볼릭 AI의 기술적 융합 219
7장 사례 연구: 뉴로심볼릭 프로젝트 229
8장 뉴로심볼릭 AI에 대한 고민 239
9장 편향의 확산 위험 252
저자 소개
저자 : 강양석
뉴로심볼릭 기반의 전략적 의사결정 AI를 연구하는 딥스킬의 대표이사. 글로벌 전략 컨설팅 회사에서 근무했으며, 글로벌 1억 명 이상이 사용하는 서비스 기업의 최고전략책임자CSO와 국내 대표 AI 서비스 상장사의 최고운영책임자COO를 역임했다. 고려대학교 경제학과를 졸업했으며, 저서로는 『데이터로 말하라』(2015), 『데이터 리터러시』(2021)가 있다.

저자 : 우지환
KAIST 전기및전자공학부에서 컴퓨터 비전을 전공해 학사·석사 학위를 받았고, KAIST 경영대학원 MBA, 고려대학교 기술경영전문대학원 공학박사 학위를 받았다. 삼성전자와 신한은행, 카카오뱅크에서 제조업과 금융 산업에 필요한 AI를 연구했고, 고려대학교와 KAIST 경영대학원에서 겸임교수를 지냈다. 다수의 특허를 보유하고 있으며, 논문 활동 또한 활발히 하고 있다.

저자 : 조호연
딥스킬 연구소장. 글로벌 가전 전략기획과 제품관리를 거쳐, 헬스케어 분야에서 데이터 과학자로 전문성을 확립했다. 이후 IT, 금융, 가전, 헬스케어 등 다양한 산업을 넘나들며 데이터 기반 문제 해결 프로젝트를 주도해 왔다. 서울대학교 경영학과를 졸업하고, 영국 캠브리지대학교 MBA, 호주 UNSW 데이터 사이언스 석사 과정을 수료했다.
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출판사 서평
우리가 알고 있는 인공지능은 ‘반쪽짜리’일지도 모른다.
『뉴로심볼릭 AI』는 “데이터만으로는 AI의 미래를 예측할 수 없다”는 날카로운 문제의식에서 출발해, AI 기술의 다음 단계로 주목받는 ‘뉴로심볼릭 AI’의 철학과 기술, 실제 응용 사례까지 폭넓게 다루고 있다.
저자들은 AI가 보여주는 놀라운 결과보다 그 결과에 도달하는 사고의 ‘과정’을 이해하지 못한다면 인간은 AI를 통제하거나 활용할 수 없다고 단언한다. 이 책은 지금까지의 AI 학습이 데이터 중심으로만 흐르는 것이 일종의 ‘편향’이라고 말한다. 그리고 ‘데이터’와 ‘규칙’, 두 가지 렌즈를 통해 AI의 균형점을 회복하는 시도로서 뉴로심볼릭 접근을 소개한다.

왜 뉴로심볼릭인가?
딥러닝은 대규모 데이터를 학습해 패턴을 잘 인식한다. 그러나 ‘왜 그런 판단을 했는지’에 대한 설명은 하지 못한다. 뉴로심볼릭 AI는 이 한계를 극복하기 위해 딥러닝(뉴럴)과 심볼릭 AI(기호 기반 추론)의 융합을 시도하는 기술이다.
MIT, IBM, 딥마인드, 테슬라 등 주요 기업과 연구기관은 이미 이 접근에 주목하고 있으며, 저자들은 이를 단순한 기술 트렌드가 아닌 ‘AI 철학의 전환’이라 강조한다.

인간의 상식과 기계의 학습능력이 만나는 곳
이 책의 가장 큰 특징은 기술서임에도 불구하고 철학, 인지과학, 경영 전략을 함께 엮어 설명한다는 점이다. ‘AI가 인간을 대체할 것인가?’라는 피상적 논쟁을 넘어서, 인공지능과 인간지능이 어떻게 공존하고 협력할 수 있는지를 보여준다.
특히 의사결정AI, 추론, 전문가 지식의 논리화, 설명 가능한 AI(XAI)와 같은 현실적 주제를 다루며, 독자 스스로 AI의 흐름을 읽고, 앞으로 ‘인간이 움켜쥐어야 할 몫’이 무엇인지 고민하게 만든다.

“데이터가 전부라는 말, 이제는 의심할 때다” ― 서문에서

한쪽은 AI의 전지전능을 말하고, 다른 쪽은 인간만의 고귀함을 주장한다.
이처럼 오락가락하는 판단의 뿌리는 결국 ‘AI=데이터’라는 단순화된 인식에 있다.
그러나 인간처럼 사고하고 설명할 수 있는 AI를 위해서는 ‘추론’, ‘논증’, ‘규칙’, 그리고 ‘맥락 이해’가 필요하다는 것이 이 책의 중심 주장이다.
“AI는 인간 이해의 문제이며, 결국 우리의 사고를 돌아보는 질문이다.”

이 책을 읽어야 할 사람들
1. 기술과 철학, 인문학적 시야를 아우르며 AI의 미래를 읽고 싶은 독자
2. AI 기술 너머의 ‘의미’를 고민하는 경영자, 기획자, 전략가
3. 딥러닝, 생성형 AI에 대한 회의와 균형적 대안을 찾는 이들
4. AI 개발자, 데이터 사이언티스트, 전략기획자, MBA, CXO급 경영자
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