구글 DeepMind가 수학 올림피아드 수준의 기하학 문제를 푸는 AI, 「AlphaGeometry」를 발표

 
 
Google DeepMind가 국제 수학 올림피아드 수준의 복잡한 기하학 문제를 해결할 수 있는 AI 「AlphaGeometry」를 발표했습니다. AlphaGeometry는 실제로 국제 수학 올림피아드에서 출제된 기하학 문제 30문항 중 제한시간 이내에 25문제를 풀었다고 합니다.

AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry - Google DeepMind

AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry

대규모 언어 모델은 마치 인간이 쓴 것과 같은 수준의 자연스러운 문장 생성이 가능합니다. 이는 대규모 언어 모델이 문맥을 따라 확률적으로 문장을 생성하는 Transformer라는 아키텍처를 채용하고 있기 때문입니다. 그러나 초보적인 산수와 수학 문제를 푸는 데 있어서도 단계적으로 논리를 쌓아 갈 필요가 있기 때문에, 대규모 언어 모델이 복잡한 수학 문제를 푸는 것은 어렵다고 알려져 있었습니다.

Google DeepMind에 의하면, AlphaGeometry는 뉴럴 언어 모델과 기호 연역 엔진을 조합한 모델로, 「빠르고도 천천히 생각한다」가 콘셉트이라고 합니다.

언어 모델은 데이터의 일반적인 패턴과 관계를 파악하는 데 뛰어나므로 잠재적으로 유용한 요소를 신속하게 예측할 수 있지만, 그만큼 추론하거나 설명하는 능력이 부족합니다. 반면에 기호 연역 엔진은 형식 논리를 기반으로 하므로 명확한 규칙을 기반으로 논리를 확장합니다. 즉 신경 언어 모델이 빠르고 직관적인 아이디어를 제공하고 기호 연역 엔진이 동시에 더 신중하고 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.

실제로 국제 수학 올림픽에서 출제된 문제 30문제를 풀 수 있는 벤치마크 결과가 이하. 기존의 모델(가장 왼쪽)에서는 약 10문제 정도였던 것이 AlphaGeometry(오른쪽에서 2번째)는 25문제를 해결하는 데 성공했습니다. Google DeepMind에 따르면 국제 수학 올림픽의 금메달리스트(가장 오른쪽)의 경우 평균 25.9문제를 풀 수 있었다는 것이므로 AlphaGeometry의 문제해결 능력은 인간의 금메달리스트에 육박했다고 할 수 있습니다.

Google DeepMind는 "우리는 더 큰 성취를 기대하고 있습니다. 대규모 합성 데이터를 사용하여 AI를 처음부터 훈련할 수 있는 광범위한 가능성을 감안할 때, 이 접근법은 수학뿐만 아니라 다른 분야에서도 미래의 AI가 새로운 지식을 발견하는 방법을 형성할 수 있습니다."라며, AlphaGeometry를 AI에 의한 추론의 선구자로 평가하고 있습니다.

또한 AlphaGeometry의 코드와 모델은 다음 GitHub 리포지토리에서 공개되어 있습니다.

GitHub - google-deepmind/alphageometry
https://github.com/google-deepmind/alphageometry

GitHub - google-deepmind/alphageometry