구글 딥마인드가 대규모 언어 모델을 이용해 수리 과학 미해결 문제를 해결하거나 새로운 지견을 가져올 수 있는 AI 시스템인 펀서치(FunSearch)를 발표했다. 데비스 하사비스 CEO는 펀서치 혁신에 흥분하고 있다고 밝혔다.
챗GPT나 바드처럼 채팅 AI 기반이 되는 기술인 LLM은 엄청난 텍스트와 기타 데이터로부터 컴퓨터 코드를 포함한 언어 패턴을 학습하는 강력한 신경망이다. 2022년 챗GPT가 등장한 이후 LLM을 이용한 다양한 AI 도구가 등장하게 됐다.
이런 LLM을 이용해 구글 딥마인드가 개발한 게 펀서치다. 펀서치라는 명칭은 함수 공간에서의 검색(searching in the function space) 약자로 컴퓨터 프로그램 형식으로 문제 해결책을 작성할 수 있는 AI 도구로 구축됐다.
펀서치는 프로그램 성능에 따라 자동으로 프로그램을 순위화하는 평가기와 결합되어 빈약한 프로그램을 새로운 지식을 발견할 수 있는 강력한 프로그램으로 진화시킬 수 있다고 한다. 하사비스 CEO는 자신의 엑스 계정에 검증 가능한 새로운 발견을 수행할 수 있는 첫 시스템이라고 강조했다.
구글 딥마인드 연구팀은 펀서치에 2가지 퍼즐을 입력했다. 하나는 수십 년간 해결할 수 없는 수학 문제로 여겨져 온 캡셋(Cap set)에서 펀서치는 수학자가 생각한 답변을 뛰어넘는 뛰어난 해결책을 출력하는데 성공했다.
펀서치에 입력한 또 다른 수학 문제는 다양한 크기 항목을 병에 넣는 가장 좋은 방법을 찾아내는 빈 패킹 문제다. 펀서치는 빈 패킹 문제에서도 지금까지 인간이 짜낸 알고리즘보다 뛰어난 접근법을 발견하는데 성공했다.
이 연구에 관여하지 않은 케임브리지 대학 연구자는 과거 2∼3년간 인간 수학자가 AI와 협력해 미해결 문제를 다루는 흥미로운 사례가 여럿 보고되어 왔다며 이 연구는 연구자와 AI의 협업에 대한 이전과는 다른 흥미로운 접근법을 제공할 수 있으며 수학자가 현명하고 예기치 않은 구조를 효율적으로 발견할 수 있게 한다며 더구나 펀서치가 출력하는 알고리즘은 인간에 의해 해석 가능하다며 펀서치를 칭찬했다.
구글 딥마인드 연구팀은 펀서치가 처리할 수 있는 과학적 문제 범위를 조사하고 있다. 주요 제한 요인은 더 직접적인 영향은 컴퓨터 프로그래머에 걸릴 수 있다. 지난 50년간 인간이 저 전문화된 알고리즘을 작성해 코딩이 크게 개선됐다. 구글 딥마인드 관계자는 펀서치는 사람이 컴퓨터 과학과 알고리즘을 발견하는 방식에 변화를 가져올 것이라며 LLM이 인수하는 대신 알고리즘으로 업무 한계를 밀어 올리는 걸 확실히 지원하는 것이라며 펀서치 활약에 대한 기대감을 나타냈다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.