본 논문은 인공지능(AI)의 두 가지 주요 패러다임인 심볼릭 AI와 연결주의 AI의 한계를 극복하기 위해 등장한 뉴로-심볼릭 AI(NeSy)를 심층적으로 검토한 연구입니다. 977편 이상의 연구 논문을 분석하여 NeSy의 다양한 기능과 특히 의료 분야, 특히 신약 개발 및 단백질 공학 연구에 대한 응용 가능성을 조사했습니다. 논문은 추론, 설명 가능성, 통합 전략, 41가지 의료 관련 사용 사례, 벤치마킹, 데이터셋, 현재 접근 방식의 한계 및 향후 연구를 위한 새로운 접근 방식 등의 중요한 주제를 다룹니다. 심볼릭 AI는 추론과 설명 가능성에 뛰어나지만 복잡한 실제 데이터 처리에 어려움을 겪는 반면, 연결주의 AI는 복잡한 데이터 처리에 강점을 보이지만 추론과 설명 가능성이 부족합니다. NeSy는 이러한 두 패러다임의 장점을 결합하여 인간 수준의 인지 능력을 갖춘 기계를 만드는 것을 목표로 합니다.
