우와 오랜만에 보는 규칙기반 전문가 시스템이당...다른 분야는 깜냥이 없다시피해서 모르겠지만 언어학, 특히 통사론 및 전산심리언어학(Computational Psycholinguistics)쪽은 내가 마지막으로 연구덕질 했을 때 시점 기준으로 봤을 때 많이들 연구되는 문법이론이랑 모델들 중 거의 대부분이 규칙 기반이었다. 예컨대 통사론의 경우 생성문법쪽에선 넓게 말하면 CFG를 자연어쪽에 적용될 수 있게끔 확장 및 변형시켜서 이론화 시킨 거고, 그걸 기반으로 해서 규칙들 만들어서 코퍼스에다가 POS 태깅 학습 시키고 그러곤 함..전산심리언어학쪽에선 꽤나 자주 봤었던 모델이 ACT-R이라 해서 닝겐의 인지과정, 특히 작업 및 장기기억에 포커스를 맞춰서 구현한 인지아키텍처가 하나 있는데 이거 갖고 닝겐의 언어처리를 시뮬레이션한 거랑 실제로 사람 대상으로 해서 얻은 행동반응 데이터를 비교해서 연구하는 게 있었음..그리고 이것 또한 규칙기반 시스템이다.

물론 LLM이 나오고나서부턴 관심이 많이들 바뀌었지만..discussion에 달린 댓글에도 적혀있듯 이런 규칙기반 시스템의 이점은 모델이 '왜' 이런 결정을 했고 맛이 갔는지(?) 잘 알 수 있다는 건데, 효율적으로 잘 돌아가는 것도 중요하지만 그만큼 '왜' 그러한 방식으로 돌아가는 것 또한 중요하게 여기는 연구자들한텐 확실히 이 시스템이 LLM에 비하면 이해하고 설명하기 용이하긴 하다. 물론 LLM도 비슷하게 interpretability라는 활발한 분야가 있고 나도 대학원 다닐 때 그 쪽으로 연구했지만 확실히 규칙기반 모델 갖고 쓴 논문들이 이해하기도 쉽고 깔끔해서 좋긴 했었음...하지만 그런 논문들을 읽을 때 마다 동시에 모델이 깔고 있는 가정과 rationale에 종속되어버린 채 결과를 해석할 수도 있다는 생각도 떠오르면서 어찌보면 LLM이 그런 면에선 좀 더 제한이 덜 하지 않을까한 생각도 했었다. 여튼 오랜만에 규칙기반 시스템 보니깐 반가워서 써봤습니다.