폐쇄형 추론은 잘하고 개방형 추론은 못한데


솔직히 이거 들어도 잘모르겠고 이거마저 gpt 한테 물어봄..



폐쇄형 추론 (Closed-book Reasoning)

  • 정해진 지식 내에서 논리적인 결론을 도출하는 방식입니다.
  • 주어진 정보가 명확하고, 문제의 범위가 제한적입니다.
  • 예시: 수학 문제 풀이, 논리 퍼즐, 퀴즈 등
  • AI는 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고, 정해진 규칙에 따라 정확한 답을 찾아내는 데 강점을 보입니다. 따라서 폐쇄형 추론에서 높은 성능을 나타냅니다.


개방형 추론 (Open-book Reasoning)

  • 외부 지식이나 경험을 활용하여 유연하게 사고하는 방식입니다.
  • 주어진 정보가 불완전하거나 모호할 수 있으며, 문제의 범위가 넓고 다양한 해석이 가능합니다.
  • 예시: 세상 돌아가는 이야기, 사회 문제에 대한 토론, 창의적인 아이디어 도출 등
  • AI는 인간처럼 광범위한 지식을 유기적으로 연결하고, 맥락을 이해하며, 창의적인 사고를 하는 데 어려움을 겪습니다. 따라서 개방형 추론에서는 상대적으로 낮은 성능을 보입니다.
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LLM 및 AI 최전선에서는 AGI 로 가는데 필수요소가 개방형추론이래
아직은 달성못했고 연구중이라는데 LLM 만으로 가능한지는 모르는 상태라던...


/'학습데이터가 잘정제되어있고 데이터 규모가 크면 창발성이 생기지 않겠냐는 글도 있긴했음 (연구원 글이였는데 출처는 까먹음)



근데 개방형 추론이 가능해지면 다 된다는건데..? 걱정할게 있나  


모 아니면 도의 세상이온다