구글도 "AGI 위한 진전"...수학문제 해결하는 AI 모델 오픈 소스 공개

[박찬 기자]

(사진=셔터스톡)

구글 딥마인드가 국제 올림피아드 수준의 수학 문제를 해결하는 인공지능(AI)을 개발했다. 이번 연구는 AI의 최종 목표인 '일반인공지능(AGI)'에 한발 다가간 결과로, 인간 도움 없이 AI가 스스로 판단해 복잡한 논리적 문제를 해결할 수 있는 가능성을 보여줬다는 평가다.

벤처비트는 17일(현지시간) 구글 딥마인드 연구진이 복잡한 기하학 문제를 풀 수 있는 새로운 AI 시스템 '알파지오메트리(AlphaGeometry)'를 오픈 소스로 공개했다고 보도했다.

이에 따르면 알파지오메트리는 기하학 문제를 푸는 동시에 수학적 정리를 증명할 수 있는 AI 모델이다.

현재 언어모델 기반 AI 시스템은 학습 데이터를 통해 언어 패턴을 익히고, 특정 단어 뒤에 나올 단어를 '확률적'으로 선별해 붙이는 식이다. 정답이 하나뿐인 수학 문제를 해결하거나, 수학 증명 문제를 풀어내기는 쉽지 않다. 언어에 비해 학습 데이터가 부족한 것도 AI가 수학에 약한 이유 중 하나로 꼽힌다.

특히 기하학 증명 문제는 AI가 학습할 자료가 거의 없다. 여러 기호를 사용하는 기하학의 특징도 AI 학습에는 불리하다. 기존에 이뤄진 증명을 AI가 학습할 수 있는 데이터로 만드는 데 필요한 비용이 뛰어오르기 때문이다.

딥마인드 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 사람이 만든 데이터가 아닌, 합성 데이터로 학습했다.

수백만개의 수학 증명 데이터 및 정리를 기계가 읽을 수 있는 데이터로 합성해 스스로 학습하는 '신경 언어 모델(neural language model)'을 적용했다. 이를 통해 연구진은 1억개의 기하학적 증명 사례를 합성한 자체 데이터셋을 구축했다.

물론 합성 데이터셋을 구축하는 데에는 많은 비용이 든다. 실제로 딥마인드 연구진은 데이터셋을 생성하기 위해 3일 동안 10만개의 CPU를 활용했다. 이 과정에서 구글은 비용 분담을 거부한 것으로도 알려졌다.

연구진은 여기에 '심볼릭 추론 엔진(symbolic deduction engine)'을 적용, 수학 기호 문제도 해석할 수 있도록 했다. 심볼릭 추론 엔진은 최근 AI 기술의 대부분을 차지한 '인공신경망'과 다른 방식으로, 여러 규칙을 적용해 AI가 추론할 수 있게 하는 기술이다. AI가 해석할 수 없는 기호를 규칙으로 적용, 학습량을 줄이면서도 풀이 정확도를 높인다.

알파지오메트리는 2000~2020년 국제 수학 올림피아드에 출제된 기하학 문제 중 30개에 도전했다. 그 결과 25개의 문제를 완벽하게 증명, 금메달리스트 수준에 근접했다. 기존 AI를 사용했을 때는 10개를 해결하는 게 한계였다.

특히 2004년 올림피아드에서 출제된 문제에 대해서는 이전에는 생각하지 못했던 새로운 방식의 증명을 내놨다. 겹쳐 있는 3개의 원 안에 있는 선분의 위치를 증명하는 기하학 문제에서 기존에 정답으로 제시된 풀이보다 일반적인 증명 방법을 제시했다.

연구진은 "인간의 도움이 없이도 스스로 합성 데이터를 만들고 학습하는 모델을 개발한 것"이라며 "수학 AI의 데이터 부족 문제를 해결할 수 있는 수단으로 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.

또 "올림피아드 수준의 기하학 문제를 해결하는 것은 AGI 시스템을 향한 여정에서 중요한 이정표"라며 "알파지오메트리가 수학과 과학, AI 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 여는 데 도움이 되기를 바란다"라고 전했다.

한편 최근 AGI 개발과 관련, 수학 문제를 스스로 해결하는 AI가 부각되고 있다. AGI란 인간 개입 없이도 스스로 판단할 수 있는 AI를 의미한다.

지난해 샘 알트먼 오픈AI CEO가 "무지의 베일을 걷어내고 발견의 최전선을 앞으로 당기는 중요한 발견을 했다"라고 강조한 'Q스타(Q*)'라는 모델도 초등학교 수준의 수학 문제를 해결하는 데 성공한 것으로 알려졌다.

한편 구글의 연구는 국제 학술지 '네이처'에 게재됐다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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