딥러닝 없이도 강력한 AI? 뉴로심볼릭 AI의 가능성과 한계

요즘 AI 관련 뉴스를 보다 보면, 꼭 등장하는 단어가 하나 있다. 바로 "뉴로심볼릭 AI"다. 처음 이 단어를 접했을 때, 나는 “도대체 이건 또 뭐지?” 싶었다. GPT니, BERT니, Transformer니 하는 딥러닝 중심의 AI가 대세였던 흐름 속에서, 갑자기 등장한 이 개념은 꽤 생소하게 다가왔다. 하지만 공부를 하다 보니 이 기술은 단순히 새로운 게 아니라, 과거로부터 되돌아온 AI의 '원류'와도 연결되어 있었다. 인간처럼 사고하려는 시도, 논리와 추론을 결합하려는 방향, 그리고 기존의 신경망이 놓쳤던 설명 가능성과 신뢰성의 회복. 바로 이런 맥락에서 뉴로심볼릭 AI는 2025년 AI 흐름에서 결코 빼놓을 수 없는 중요한 전환점이다.

딥러닝의 한계를 건드린 문제 – 데이터는 충분한가?

우리가 GPT나 Stable Diffusion처럼 거대한 모델에 감탄할 수 있었던 건, 그들이 수많은 데이터와 자원 위에서 학습되었기 때문이다. 하지만 그 방식을 들여다보면 어느 지점에서 불안해지는 것도 사실이다. 모델은 ‘확률적으로 가장 그럴듯한’ 문장을 만들어내지만, 실제로 그 문장이 진실인지 아닌지를 따지는 능력은 없다. 나는 이 부분에서 AI가 인간처럼 ‘이유’를 설명하지 못하는 한계에 계속 부딪힌다고 느꼈다. 왜 그렇게 판단했는지, 어떤 논리에 따라 행동했는지를 물으면 대개는 '헛소리'나 '그럴듯한 말'로 넘기는 게 현실이었다. 이건 개인적으로 AI를 오래 다뤄온 사람으로서도 꽤나 답답하게 느껴졌던 부분이다. 게다가 거대한 LLM 모델들이 요구하는 데이터와 전력량은 이미 산업적으로도 부담스러운 수준에 다다르고 있다. 중소기업이나 일반 사용자 입장에서 GPT급 모델을 직접 운영하는 건 불가능에 가깝다. 이쯤에서 우리는 묻게 된다. '딥러닝만이 답인가?' 바로 이 시점에서 다시 주목받는 게 뉴로심볼릭 AI다. 이는 말 그대로 ‘뉴럴 네트워크’와 ‘기호 기반 추론’을 결합한 하이브리드 방식이다. 대규모 데이터를 기반으로 패턴을 학습하는 뉴럴넷과, 논리 기반의 규칙을 사용하는 전통 AI 방식을 융합한다. 인간이 추론하는 방식에 가까워진다는 점에서, 나는 개인적으로 이 기술에 매우 큰 가능성을 느낀다.

기호 기반 AI의 부활 – 인간처럼 생각하려는 AI

뉴로심볼릭 AI의 가장 큰 장점은 ‘설명 가능성’이다. 우리가 GPT나 Stable Diffusion의 결과에 감탄하면서도 의심을 품는 건, 그것들이 왜 그런 결과를 냈는지를 알 수 없기 때문이다. 반면 기호 기반 AI는 명확한 룰과 추론 과정을 거치기 때문에, "왜 그렇게 판단했는가?"에 대한 답변을 줄 수 있다. 나는 이 점에서 뉴로심볼릭 AI가 교육, 의료, 법률 같은 설명이 절대적으로 중요한 분야에서 반드시 필요하다고 본다. 특히 최근 들어 법률 문서 분석, 규제 준수 시스템, 의학적 진단 등에 뉴로심볼릭 방식이 도입되는 추세를 보면, 이 기술이 단순한 학문적 실험이 아니라 실전 응용이 가능하다는 것을 보여준다. 예를 들어, IBM의 프로젝트인 ‘Neuro-Symbolic Concept Learner(NSCL)’는 이미지에서 사과와 오렌지를 구분하고, “빨간 과일은 어디에 있는가?” 같은 질문에도 명확히 답할 수 있다. 단순히 색을 인식한 것이 아니라, 색-형태-위치라는 개념을 논리적으로 조합한 결과다. GPT가 ‘이미지 속 설명을 해달라’는 요청에 추상적인 해석만을 줄 때, NSCL은 근거 있는 추론으로 답을 한다. 나는 이런 기술이야말로 ‘설명할 수 있는 AI’라는 시대정신을 대변한다고 생각한다. 사용자가 믿고 쓸 수 있는 AI란 결국, “왜?”에 대답할 수 있어야 하니까. 이건 단순히 기술적 차원을 넘어, AI 윤리와 신뢰의 문제와도 깊이 연결된다.

현실적 한계와 앞으로의 과제 – 하이브리드는 만능일까?

뉴로심볼릭 AI가 이상적으로 보일 수 있지만, 실제 구현은 그리 간단치 않다. 신경망과 논리 기반 시스템은 사고 방식 자체가 다르다. 하나는 확률과 패턴의 세계고, 하나는 룰과 추론의 세계다. 이 두 가지를 연결하려면, 상당히 복잡한 매핑과 구조화가 필요하다. 현재까지의 연구는 대부분 실험실 수준에 머물러 있고, 실제 서비스에 안정적으로 적용되기까지는 시간이 필요하다. 나는 이 부분이 뉴로심볼릭의 가장 큰 한계라고 본다. 가능성은 크지만, 확장성과 효율성은 아직 갈 길이 멀다는 느낌이 강하다. 그럼에도 불구하고, 나는 이 흐름이 반드시 필요하다고 본다. 지금의 AI는 지나치게 ‘예측과 언어 생성’에 치우쳐 있다. 감각적이고, 스타일리시하며, 빠르게 반응하지만, 그 반대편에 있는 ‘사유와 원인’에 대해서는 아직도 미숙하다. 뉴로심볼릭은 이 균형을 맞춰줄 수 있는 유일한 대안이다. 앞으로 우리가 AI를 의료나 교육처럼 민감한 분야에 더 깊게 끌어들이려면, 단순히 많은 데이터를 먹여주는 방식만으로는 부족하다. 규칙과 맥락, 의미와 논리를 통합해야만 진짜 의미 있는 결과가 나온다. 나는 지금 이 기술이 주목받는 것이, 일시적인 유행이 아닌 다음 단계로의 진화를 위한 ‘징조’라고 생각한다.

딥러닝 이후의 대안은 뉴로심볼릭일까?

AI가 인간을 닮아가야 한다면, 그 길은 단순히 더 큰 모델을 만드는 데 있지 않다. 인간은 데이터를 수백억 개 보지 않고도 개념을 추론하고, 맥락 속에서 판단한다. 그런 의미에서 뉴로심볼릭 AI는 진짜 인간적 지능을 구현하는 방향으로 가는 첫 걸음이라고 할 수 있다. 딥러닝이 놀라운 창조력을 보여주었다면, 뉴로심볼릭은 그 창조물에 근거와 의미를 더해줄 수 있다. 이 둘은 경쟁이 아닌 공존의 관계에 가까워야 한다고 나는 믿는다. 물론 당장은 LLM이 주류다. 사람들도, 기업들도, 심지어 나조차도 대부분의 작업에 GPT를 쓰고 있다. 하지만 동시에 나는 AI의 다음 진화를 생각하며 뉴로심볼릭이라는 개념에 매력을 느낀다. 내가 기술을 쓰는 이유는 단지 효율 때문만이 아니라, 더 깊고 인간적인 결과를 원하기 때문이다. 그래서 나는 이 기술의 잠재력을 지켜볼 것이다. 딥러닝 없이도 강력할 수 있는 AI, 바로 그 대안이 뉴로심볼릭일 수 있다는 점에서 말이다.