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Dev.toAI/ML
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Deterministic에서 Probabilistic으로의 패러다임 전환을 통한 지식 생성 구조 혁신
The Shift from Determinism to Probabilism Is Bigger Than Analog to Digital
AI 요약
Context
기존 Digital 시스템은 명시적 규칙 기반의 Deterministic 구조로 설계되어 입력값에 따른 동일 출력만 보장하는 한계 존재. 인간이 모든 예외 케이스를 직접 코딩해야 하는 제약으로 인해 미지의 영역에 대한 처리 및 자동화된 지식 확장이 불가능한 구조임.
Technical Solution
- Rigid Instruction 실행 방식에서 Probability Distribution 기반의 결과 생성 구조로 전환
- 명시적 규칙 정의 대신 데이터 학습을 통한 추론(Inference) 중심의 아키텍처 채택
- 서로 다른 표현체(Browser DOM과 Source Code) 간의 확률적 매핑을 통한 문제 지점 식별
- 통계적 특성(Entropy, Distribution) 분석을 통한 비정형 데이터의 정체 판별 로직 적용
- 모델 간 상호 작용을 통한 지식 공백 식별 및 물리적 하드웨어 제어까지 이어지는 Closed-loop 시스템 설계
- Deterministic한 검증 체계와 Probabilistic한 제안 체계를 결합한 하이브리드 워크플로우 구성
실천 포인트
1. 비즈니스 로직 중 모든 케이스를 정의하기 어려운 복잡한 패턴 매칭 영역을 Probabilistic 모델로 대체 가능한지 검토
2. LLM 도입 시 Deterministic한 검증 레이어를 추가하여 추론 결과의 신뢰성(Reliability) 확보 방안 설계
3. 단순 자동화를 넘어 데이터 수집-모델 학습-실행-피드백이 반복되는 Self-evolving 루프 구조 고려