인공지능의 유추적 추리 능력: 인간 지능에 도전?

유추적 추리, 즉 인간이 익숙하지 않은 문제를 해결하기 위해 알려진 문제와 유사성을 찾는 고유한 능력은 오랫동안 인간의 인지 기능으로 간주되어 왔다. 그러나 UCLA的心理학자들이 수행한 획기적인 연구는 이러한 관점을 재고해야 할 만한 결과를 제시한다.

GPT-3: 인간 지능에 필적하는가?

UCLA 연구진은 OpenAI에서 개발한 GPT-3 언어 모델이 인간 지능과 거의 같은 수준의 추리 능력을 보인다는 것을 발견했다. 특히 지능 테스트와 표준화된 시험 gibi 문제를 해결할 때는 대학 신입생과 거의 같은 성능을 보였다. 이 발견은 네이처 휴먼 비헤이비어 저널에 발표되었으며, 흥미로운 질문을 제기한다: GPT-3는 광범위한 언어 훈련 데이터셋으로 인해 인간의 추리 능력을 모방하는 것인지, 아니면 완전히 새로운 인지 과정을 사용하는 것인지?

GPT-3의 정확한 작동 메커니즘은 OpenAI에 의해 숨겨져 있기 때문에, UCLA 연구진은 GPT-3의 유추적 추리 능력에 대해 궁금해했다.尽管 GPT-3는某些 추리 작업에서 훌륭한 성능을 보였지만, 그것은 결점이 없다. UCLA의 연구진 중 하나인 테일러 웹은 “우리의 발견은 인상적이지만, 이 시스템에는重大한 제약이 있다는 것을 강조해야 한다”고 말했다. “GPT-3는 유추적 추리를 수행할 수 있지만, 인간에게는 간단한 작업인 물리적인 작업을 위한 도구를 사용하는 데 어려움을 겪는다.”

GPT-3의 능력은 레이븐의 진행적인 매트릭스에 영감을 받은 문제를 사용하여 테스트되었다. 웹은 이러한 문제를 GPT-3가 이해할 수 있는 텍스트 형식으로 변환하여, 이러한 문제가 완전히 새로운 도전이 되도록 했다. 40명의 UCLA 대학생과 비교했을 때, GPT-3는 인간의 성능과 거의 같은 수준을 보였으며, 인간이犯한 실수를도 반영했다. GPT-3는 80%의 문제를 정확하게 해결했으며, 평균 인간 점수보다 높았지만, 최고의 인간 수행자 범위 내에 있었다.

연구진은 또한 출판되지 않은 SAT 유추 문제를 사용하여 GPT-3의 능력을 테스트했으며, GPT-3는 인간 평균보다 더 높은 성능을 보였다. 그러나 짧은 이야기에서 유추를 내리는 데에는 약간의 어려움을 겪었지만, 새로운 GPT-4 모델은 개선된 결과를 보였다.

인공지능과 인간의 인지 간격을 좁히기

UCLA 연구진은 단순한 비교에 그치지 않고, 인간의 인지와 유사한 컴퓨터 모델을 개발하고 있다. 이 모델의 능력을 상업적인 인공지능 모델과 비교하고 있다. UCLA的心理학 교수이자 공동 연구자인 키스 홀리오크은 “우리의 심리학적 인공지능 모델은 유추 문제에서 다른 모델보다 뛰어난 성능을 보였지만, GPT-3의 최신 업그레이드는 더 나은 또는 동등한 능력을 보였다”고 말했다.

그러나 연구진은 GPT-3가 물리적인 공간을 이해하는 작업에서 약점을 보인다는 것을 발견했다. 도구 사용과 관련된 문제에서는 GPT-3의 해결책이 현저히 부정확했다.

연구의 선임 저자이자 홍징 루는 지난 2년 동안 기술이 얼마나 발전했는지, 특히 인공지능의 추리 능력에 대해 놀라움을 표현했다. 그러나 이러한 모델이本当に 인간처럼 “생각”하는지, 아니면 단순히 인간의 생각을 모방하는지 여부는まだ 논쟁의 여지가 있다. 인공지능의 인지 과정에 대한 통찰력을 얻기 위해서는 인공지능 모델의 백엔드에 접근할 필요가 있으며, 이는 인공지능의 미래 방향을 결정할 수 있는 도약이 될 수 있다.

웹은 “GPT 모델의 백엔드에 접근할 수 있다면, 인공지능과 인지 연구자에게 엄청난 혜택이 될 것이다”고 말했다. “현재 우리는 입력과 출력만으로 제한되어 있으며, 우리가 원하는 결정적인 깊이를 결여하고 있다.”