구글 딥마인드가 복잡한 기하학 문제를 풀 수 있는 AI 시스템을 개발했다. 전문가들은 이를 인간처럼 추론할 수 있는 기계를 개발하기 위한 과정의 중요한 이정표라고 평가했다.

기하학, 더 나아가 수학이라는 학문은 한동안 AI 연구자들에게 골칫거리였다. 이달 <네이처(Nature)>에 실린 논문을 공동 저술한 탕 르엉(Thang Luong)은 텍스트 기반 AI 모델에 비해 수학 분야의 학습 데이터양이 현저히 적은 편이라고 설명했다. 문자가 아닌 기호가 주로 사용되고 학문적 특수성이 크기 때문이다.

수학 문제를 풀려면 논리적 추론 능력이 필요한데, 이는 현재 대부분의 AI 모델이 취약한 분야다. 르엉은 이러한 추론의 필요성으로 인해 수학이 AI의 발전 수준을 가늠하는 중요한 척도 역할을 한다고 이야기했다.

딥마인드가 개발한 알파지오메트리(AlphaGeometry) 프로그램은 언어 모델과 AI의 일종인 기호 엔진(symbolic engine)을 결합한다. 기호 엔진은 기호와 논리적 규칙을 통해 추론한다. 언어 모델은 패턴을 인식하고 프로세스의 다음 단계를 예측하는 능력이 뛰어나지만, 수학 문제 해결에 필요한 정교한 추론 능력은 부족하다. 이에 반해 기호 엔진은 오직 형식 논리와 엄격한 규칙에 따라 작동하기 때문에 언어 모델이 합리적인 결론을 내리도록 이끌 수 있다.

각각 창의적 사고와 논리적 추론을 가능케 하는 이 두 가지 접근 방식은 함께 어우러져 까다로운 수학 문제를 풀어낸다. 이러한 원리는 기존 지식과 실험적 탐구를 접목하여 기하학 문제를 해결하는 인간의 사고방식과 매우 흡사하다.