규칙 기반 시스템과 전문가 시스템의 시작

규칙 기반 시스템과 전문가 시스템의 시작

 

 

AI의 초기 도전과 규칙 기반 시스템의 등장 배경 

 

1960~70년대는 인공지능의 초기 단계로, 

연구자들은 기계가 어떻게 인간처럼 사고하고 문제를 해결할 수 있을지를 고민했다.

이 시기 컴퓨터의 계산 능력은 한정적이었고,

데이터도 부족했다.

 

그러나 연구자들은 논리적 규칙과 프로그래밍으로 이러한 한계를 극복하려고 했다.

규칙 기반 시스템은 바로 이런 시도에서 출발했다.

복잡한 문제를 해결하기 위해 전문가들이 사용하던 규칙을

컴퓨터 프로그램으로 옮기는 아이디어가 등장한 것이다.

 

당시에는 데이터 학습이나 복잡한 모델링보다 논리적 추론에 집중했고,

그 배경에는 컴퓨터가 “논리적 규칙”을 통해 명령을 이해하고 수행할 수 있다는 믿음이 있었다.

이러한 흐름은 전문가 시스템의 탄생으로 이어졌으며,

AI가 전문가의 지식을 모방할 수 있다는 가능성을 보여주었다.

이 시스템들은 인간의 직관 대신 규칙과 조건의 집합으로 지식을 재현하고자 했다.

하지만 기술적 한계와 데이터 부족으로 인해 시스템의 확장성에 제약이 따랐으며,

이는 후에 AI 겨울의 전조로 작용했다.

 

 

규칙 기반 시스템의 개념과 작동 원리 

 

규칙 기반 시스템은 “IF-THEN” 형식의 조건과 결과 규칙을

컴퓨터에 입력하여 문제를 해결하는 방식이다.

이 시스템의 핵심은 규칙 엔진으로,

특정 조건이 충족되면 지정된 동작을 수행하도록 설계된다.

 

예를 들어, 의료 진단 시스템에서는

“IF 체온 상승 AND 두통 발생 THEN 독감 의심” 같은 규칙이 입력된다.

이와 같이 규칙 기반 시스템은

명시적으로 정의된 규칙을 차례로 검사하고, 조건이 맞을 때마다 결과를 출력한다.

 

또 다른 예로는 의사결정 트리가 있다.

의사결정 트리는 질문을 단계별로 던지면서 조건에 따라

가지를 나누는 방식으로 결정을 내린다.

 

이러한 구조는 복잡한 문제를 체계적으로 분석하는 데 유용했다.

그러나 규칙 기반 시스템은 사전에 정의된 규칙에만 의존하기 때문에

새로운 상황에 적응하지 못한다는 한계가 있었다.

 

시스템이 복잡해질수록 규칙의 수가 폭발적으로 증가하며,

관리와 유지가 어려워졌다.

 

 

 전문가 시스템의 발전과 응용 

 

전문가 시스템은 특정 분야의 전문가 지식을

컴퓨터에 내장하여 문제를 해결하도록 만든 시스템이다.

 

대표적인 예로는 의료 진단용 MYCIN과 화학 분석용 DENDRAL이 있다.

MYCIN은 혈액 감염 진단을 위해

약 450개의 규칙을 사용했으며, 혈액 검사 결과와 환자 상태를

입력하면 감염 가능성을 진단하고 치료 방안을 추천했다.

 

DENDRAL은 화합물의 분자 구조를 분석하는 시스템으로,

화학자들의 지식을 기계적으로 재현했다.

전문가 시스템은 지식 베이스(규칙 집합),

추론 엔진(규칙 적용 및 결론 도출), 사용자 인터페이스로 구성되었다.

 

이러한 시스템들은 특정 영역에서

인간 전문가를 대신할 수 있는 잠재력을 보여주었고,

산업과 의료 등 다양한 분야에서 응용 가능성을 시사했다.

 

그러나 지식 입력과 관리의 어려움,

복잡한 문제에 대한 대응 한계 등으로 인해 기대에 미치지 못한 사례도 많았다.

 

 

 

한계와 문제점: AI 겨울의 서막 

 

규칙 기반 시스템과 전문가 시스템은

AI 발전 초기의 중요한 시도였지만, 그 한계도 명확했다.

첫째, 지식 입력의 어려움이다.

전문가의 경험을 모두 규칙으로 표현하는 것은 방대한 노력과 시간이 필요했고,

오류와 누락의 가능성도 높았다.

 

둘째, 유지보수의 문제다.

새로운 정보가 추가되거나 규칙 수정이 필요할 때마다

시스템을 재구성해야 했고, 이 과정은 비효율적이었다.

 

셋째, 시스템의 유연성 부족이다.

규칙은 사전에 정의된 조건에만 반응하므로,

새로운 상황이나 예외적인 사건에 대응하지 못했다.

 

넷째, 컴퓨터 성능과 데이터 부족 문제다.

당시의 컴퓨터는 대량의 규칙을 처리하기에 한계가 있었고, 데이터도 충분하지 않았다.

이러한 한계로 인해 AI 연구는 한동안 정체되었으며,

투자와 관심이 감소하는 ‘AI 겨울’로 접어들었다.

 

그러나 이 경험은 후에 머신러닝과 딥러닝으로 이어지는 교훈을 남겼다.

 

 

 

 규칙 기반 시스템의 의미와 교훈 

 

규칙 기반 시스템과 전문가 시스템은

AI 발전의 초기 단계에서 중요한 교훈을 남겼다.

이 시스템들은 인간의 지식을

컴퓨터에 입력하여 문제를 해결하는 초기 시도로,

이후 데이터 중심 AI 발전의 초석이 되었다.

 

비록 유지보수와 유연성의 한계로 인해 기대에 미치지 못했지만,

규칙과 논리를 통한 문제 해결의 가능성을 보여주었다.

 

오늘날 머신러닝과 딥러닝은 데이터를 학습하여 규칙을 자동으로 생성하지만,

규칙 기반 시스템은 이러한 발전의 밑거름이었다.

또한 현대의 자동화 도구(RPA)나 규칙 기반 챗봇은 이 개념을 현대적으로 계승하고 있다.

 

AI의 발전은 데이터, 알고리즘,

그리고 컴퓨터 성능의 발전에 의해 이루어졌지만,

그 출발점은 바로 규칙 기반 시스템과 전문가 시스템이었다.

 

 

다음 글에서는 이 발전의 흐름을 이어받아,

퍼셉트론과 신경망의 기초에 대해 알아볼 예정이다.