딥러닝과 정형 기법의 통합: 결정론적 로직과 메모리 안전성 해결 방안

딥러닝의 통계적 한계를 인정하며 정형 기법과의 융합을 차세대 핵심 기술로 보는 시각이 우세하다.

• Lean이나 Coq 같은 언어를 학습 데이터에 포함하여 모델이 증명 과정을 이해하도록 유도해야 한다

• 컴파일러 에러를 단순 보상으로 처리하는 것은 모델이 왜 틀렸는지 배우기에 정보량이 너무 적다.

• 단순한 코드 자동완성을 넘어 수학적으로 검증된 안전한 코드를 생성하는 AI 모델로의 패러다임 전환이 필요하다.
• 정형 검증 도구의 미분 불가능성으로 인해 발생하는 학습의 희소 보상 문제를 해결하는 것이 핵심 과제이다.
• 강화학습(PPO) 외에도 논리 제약 조건을 손실 함수에 직접 반영할 수 있는 미분 가능한 수치적 접근법이 연구되고 있다.