정의
**논리적 추론(Logical Reasoning)**은 주어진 사실과 규칙으로부터 새로운 사실을 체계적으로 유도하는 과정이다. AI가 통계적 패턴이 아닌 논리적 법칙에 따라 결론을 도출하는 능력.
추론의 세 가지 유형
1. 연역 (Deduction)
규칙: 모든 사람은 죽는다.
사실: 소크라테스는 사람이다.
결론: 소크라테스는 죽는다.
형식: ∀x: person(x) → mortal(x)
person(Socrates)
∴ mortal(Socrates)
2. 귀납 (Induction)
사실 1: 소크라테스는 죽었다.
사실 2: 플라톤은 죽었다.
사실 3: 아리스토텔레스는 죽었다.
결론: (아마도) 모든 철학자는 죽는다.
형식: 개별 사례들로부터 일반 규칙 도출
3. 복합 추론 (Abduction)
규칙: 아침이면 잔디가 젖는다.
관찰: 잔디가 젖어있다.
결론: (아마도) 아침이었다.
형식: 현상으로부터 원인 추측
AI에서의 논리적 추론
LLM의 현황:
├─ 패턴: 많은 사례 → 확률 계산
├─ 예: "친구" 단어가 "타노스" 근처에 자주 나옴 → 친구?
└─ 문제: 논리 규칙 무시
OG-RAG의 개선:
├─ 규칙: "적은 친구 불가"
├─ 검증: enemy(Thanos, A) = True인가?
└─ 결론: 친구 제외!
논리적 추론의 강점
- 예측 가능 — 같은 규칙이면 같은 결론
- 설명 가능 — “왜?” 질문에 규칙으로 답변 가능
- 신뢰성 — 논리 오류가 없으면 결론도 정확
- 확장성 — 새로운 사실도 같은 규칙 적용 가능
논리적 추론의 한계
- 규칙 부족 — 모든 상황을 다 규칙화할 수 없음
- 모호성 — 자연 세계는 항상 흑백으로 나뉘지 않음
- 계산 비용 — 규칙이 많으면 추론 시간 증가
관련 개념
- Ontology — 규칙 표현
- OG-RAG — 활용 시스템
- Constraint Satisfaction — 제약 만족
- Knowledge Graph — 사실 저장소
핵심: 논리적 추론은 “인간의 이성”을 AI에게 부여하는 방식이다.