• Askitect를 위한 청사진: RDF로 대화 모델링하기

    지난 글 Askitect, 그리고 프롬프트 엔지니어링의 진화에서 저는 ‘질문하는 건축가(Askitect)’라는 개념을 통해, 단순히 답을 내놓는 AI가 아니라 사용자의 의도를 함께 설계해 나가는 상호작용의 중요성을 이야기했습니다. 추상적인 철학을 넘어, 실제 동작하는 시스템으로 만들기 위해서는 ‘유동적인 자연어(Natural Language)’와 ‘엄격한 논리(Logic)’ 사이를 연결하는 다리가 필요합니다. 이번 글에서는 그 다리의 설계도, 즉 Neuro-symbolic AI...


  • The Art of Counter-Questioning: 답하는 기계에서 질문하는 지성으로

    우리는 챗봇에게 ‘답변’을 기대합니다. 검색창에 질문을 입력하고 엔터를 누르는 순간, 우리는 명확하고 즉각적인 해답이 돌아오기를 기다립니다. 이러한 ‘답변하는 기계(Answering Machine)’라는 편향은 현재 AI 인터페이스의 지배적인 패러다임입니다. 하지만 아이러니하게도, 가장 훌륭한 대화는 정답을 제시할 때가 아니라 “좋은 질문”이 돌아올 때 시작됩니다. 1. 답하는 기계를 넘어서 (Beyond the Answering Machine) 현재의 거대언어모델(LLM)들은...


  • Logic meets intuition: 뉴로 심볼릭 AI가 그리는 미래

    LLM은 틀린 답을 확신에 차서 내놓고, 학습 범위를 조금만 벗어나면 추론이 급격히 무너집니다. 이 문제를 계속 들여다보면서 내린 결론은, 지금의 뉴로 심볼릭(neuro-symbolic) AI에 확률과 메타인지가 빠져 있다는 것입니다. 뉴로 심볼릭 AI는 기호주의(규칙 기반 추론)와 연결주의(데이터 기반 학습)를 한 시스템에 엮으려는 시도입니다. 이 글에서는 그 결합이 왜 그것만으로 부족한지, 그리고 부족한...


  • Askitect, 그리고 프롬프트 엔지니어링의 진화

    ‘Askitect’라는 용어는 2024년 2월, 뉴질랜드의 건축 디자인 회사인 Formance의 블로그 포스트를 통해 처음 소개되었습니다 1. 본래 이는 “질문을 통해 고객의 진정한 니즈를 파악하는 건축가(Architect who asks)”를 뜻하는 말로, 단순히 고객의 요구를 수행하는 것을 넘어, 본질적인 문제를 진단하고 더 나은 삶의 방식을 제안하는 전문가상을 정의하기 위해 만들어졌습니다. 이 개념은 최근 인공지능(AI)...


  • YANSEN 2TB 2.5" SATA SSD Benchmark

    YANSEN 2TB 2.5” SATA SSD (YSS25P2YT02TCNNNN) Benchmark on Arch Linux I recently got my hands on the YANSEN 2TB 2.5” SATA SSD (model YSS25P2YT02TCNNNN). This drive is based on their YSISXXX-P330 series, and I decided to put it through its paces on my Arch Linux setup to see how it...