테크노트 GIST 연구팀, 사람처럼 문제 풀이 의도 학습하는 AI 개발

다양한 문제 풀이 궤적과 의도 사례 (출처 : GIST) (왼쪽부터)GIST AI융합학부 김선동 교수, 김세진 박사후연구원, 황산하 석사과정 졸업생, 이승필 석사과정생, 전기전자컴퓨터공학과 이호성 학사 졸업생 (출처 : GIST) 광주과학기술원(GIST) 김선동 교수 연구팀이 사람의 문제 풀이 과정 속 ‘의도’를 추정·정렬하는 학습 알고리즘과 생성모델을 결합해 사람처럼 다양한 풀이 과정을 만들어내는 데이터 증강 기법을 제안했다. 연구팀은 이를 통해 단순 정답 산출을 넘어 인간과 유사한 추론 능력을 갖춘 인공지능을 구현했다고 25일 밝혔다. 기존 인공지능은 주어진 문제의 정답 도출에는 강점을 보였지만, 인간처럼 단계적 사고 과정을 거치는 추론 능력은 부족했다. 연구팀은 인간이 문제 해결 과정에서 겪는 시행착오와 다양한 풀이 전략에 주목했다. 특히 풀이 과정에는 단순한 행동의 나열이 아닌 목표와 전략, 즉 ‘의도’가 담겨 있다는 점에서 착안했다. 연구팀은 문제 풀이 과정을 세분화해 각 단계의 의도를 추정하고 이를 정렬하는 알고리즘을 개발했다. 이어 생성모델 중 하나인 지플로우넷(GFlowNet)을 활용해 다양한 풀이 경로를 생성하는 데이터 증강 기법을 적용했다.

• 이창현 기자
• 2025-09-25 14:36