[AI요약] AI 기술이 계속 발전함에 따라 AI 사고 알고리즘은 AI 추론을 재정의 할수 있는 또다른 방향으로 안내하고 있다. 마이크로소프트는 ‘생각의 알고리즘’을 통해 앞으로 AI가 보다 인간처럼 직관하며 추론해 인간과 같은 인지 수준으로 발전되는 것을 목표로 하고 있다.

인간처럼 추론하며 직관을 얻는 AI 기술이 개발되고 있다.

마이크로소프트(MS)가 인간처럼 추론할수 있도록 인공지능(AI)에 부여한 ‘생각의 알고리즘’(Algorithm of Thoughts, AoT)에 대해 디크립트, 테크타임즈 등 외신이 31일(현지시간) 보도했다.

최근 MS는 AI 연구 발전을 위해 AoT으로 알려진 획기적인 AI 교육 기술을 도입했다. 이 기술은 인간과 같은 직관과 알고리즘의 정확성 사이의 격차를 해소하도록 설계됐다. 해당 기술의 접근 방식은 대규모 언어 모델의 추론 능력을 향상시켜 AI 기술을 인간과 같은 인지 수준으로 더욱 발전시키는 것을 목표로 한다.

오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대규모 언어 모델의 기능 강화에 초점을 맞춘 이 기술은 인간인지 프로세스의 강점과 알고리즘의 체계적인 논리를 결합했다. 특히 AoT 기술은 오픈AI에 대한 상당한 투자와 영향력 있는 언어 모델 포트폴리오를 통해 AI 연구 및 개발에 대한 확고한 의지를 보여준 MS의 다음 목표로 보인다.

MS가 발표한 연구 논문에 따르면, 생각의 알고리즘은 AI 추론을 향상시킬 수 있는 혁신적인 기회를 제시한다. 이 방법은 ‘상황 내 학습’의 힘을 활용해 문제 해결의 간소화된 경로를 따라 언어 모델을 안내함으로써 작동한다.

이러한 전략적 접근 방식을 통해 AI 모델은 조직적이고 체계적인 방식으로 다양한 솔루션 경로를 탐색할 수 있어, 잠재적으로 더 신속하고 리소스 집약적이지 않은 문제 해결 기능을 얻을수 있다.

또한 AoT 기술이 단일 쿼리(질문) 방법에 비해 성능이 더 좋은 것으로 알려졌으며 대규모 트리 검색을 통한 다중 쿼리 방법 접근 방식에 점점 가까워지고 있는 것으로 평가받고 있다.

흥미롭게도 AoT로 AI 모델을 안내하면 알고리즘 자체의 성능을 뛰어넘는 성능을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 이 현상은 기존 알고리즘 방법의 기능과 일치할 뿐만 아니라 이를 능가하는 AoT 기술의 잠재력을 보여준다.

이러한 AoT를 통한 MS의 접근 방식은 인간과 알고리즘 속성의 융합을 의미하며 기존 AI 교육 기술의 한계를 뛰어넘는 하이브리드 방법론 제공을 시사한다. AoT는 인간의 직관과 기계 중심의 철저한 탐색에서 영감을 얻어 생성 AI 모델의 추론 능력을 최적화할수 있기 때문이다.

인간과 같은 추론으로 언어 모델을 구현하는 과정은 매우 어려운 일이지만, AoT의 도입은 이러한 혁신적인 목표를 달성하기 위한 중요한 진전으로 보인다.

AoT 기술은 ‘사고 사슬’(CoT) 접근 방식과 같은, 현재 다양하게 사용되는 상황 내 학습 방법론에서 관찰되는 단점에 대응할수도 있다.

종종 잘못된 중간 단계를 생성하는 CoT와 달리 AoT는 알고리즘 예제를 사용하여 AI 모델을 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과로 안내한다. 인간과 같은 직관과 구조화된 알고리즘 지침의 이러한 결합은 AI 모델의 문제 해결 능력을 촉진시키는 것이다.

AI 분야에 대한 MS의 광범위한 투자는 앞으로 기대되는 GPT-4를 포함해 곧 출시될 고급 시스템에 AoT를 원활하게 통합할수 있을 것으로 보인다.

MS 연구팀은 “AI는 AoT를 통해 검색 과정에 더 나은 직관을 얻게 될 것”이라며 “신속한 엔지니어링 개선과 하이브리드 기술을 미세 조정함에 따라 AI 모델의 복잡한 실제 문제를 효율적으로 해결하는 동시에 환경에 미치는 영향을 줄일수 있는 방법을 모색하고 있다”고 설명했다.

MS 연구팀은 또 “새로운 AoT 방법은 검색 프로세스 자체를 통합한다는 점에서 중추적인 전환을 나타낸다”고 강조했다.