통계적 패턴 매칭을 넘어선 Didactic Learning 기반의 Neuro-Symbolic AI 설계

Context

기존 Transformer 모델의 Next-token prediction 방식이 초래한 단순 통계적 최적화와 개념적 이해 부족이라는 한계점 분석. 정적 데이터셋 기반의 Weight 최적화로 인한 Causal Reasoning 결여와 Lifelong Learning 불가능 상태를 문제로 정의.

Technical Solution

• Didactic Episodes 도입을 통한 능동적 학습 루프 설계로 단순 Weight 최적화 대신 개념적 간극 해소 중심의 지식 습득 구현
• Curiosity-Driven Learning 메커니즘을 통한 새로운 질문 생성 및 개념적 가지 확장에 따른 내재적 보상 체계 구축
• Knowledge Graph Memory 구조 채택으로 불투명한 Neural Weights 대신 추론 체인이 포함된 구조적 노드 기반 지식 저장
• SEED Nodes 설계를 통한 미지의 개념(Unknown Unknowns) 격리 및 점진적 연결을 통한 도메인 확장 전략 수립
• Adversarial Collaboration 구조를 통한 다수 교수 에이전트 간의 교차 검증 및 Epistemic Correction 시스템 구축
• Generational Learning 프레임워크를 통해 단순 Weight 복제가 아닌 추론 체인 재구성을 통한 세대 간 지식 전수 구현