AI에서 추론이란 무엇인가요?

최근에 출시된 추론 모델, DeepSeek-R1, Google의 Gemini 2.0 Flash Thinking, IBM의 Granite 3.2와 OpenAI의 o1 시리즈 및 o3-mini는 AI 추론을 주목하게 했습니다. AI의 발전으로 AI의 능력은 미리 정의된 규칙을 따르는 것에서 어떤 형태의 추론을 통합하는 것으로 진화할 수 있었습니다. 그리고 AI 도입이 증가함에 따라 기술의 역할도 변화하고 있습니다.

오늘날의 추론 모델은 단순히 답을 도출할 뿐 아니라 분석을 단계별로 반영하고 세분화할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 점점 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으며, 사용자가 유의미한 조치를 취할 수 있도록 안내합니다.

그러나 IBM 연구원 Francesca Rossi에 따르면, AI 추론은 최근의 기능이 아니며 초창기부터 AI에 프로그래밍되었습니다. 사전 프로그래밍된 추론 기술은 AI 모델의 예측에 신뢰 및 의존할 수 있는 수준의 확실성을 제공했습니다. 그러나 최신 AI 모델은 더욱 역동적인 추론 능력으로 인해 확실성과 신뢰성이 부족할 수 있다고 Rossi는 했습니다.

AI 추론은 인간의 추론을 모방하도록 설계되었지만, Rossi는 AI가 진정으로 인간처럼 추론하기 위해서는 아직 많은 작업이 필요하다고 지적했습니다.

AI의 추론은 일반적으로 두 가지 핵심 구성 요소로 구성된 시스템으로 묘사됩니다.

    ● 지식 기반

    ● 추론 엔진

지식 기반은 AI 추론 시스템의 중추입니다. 여기에는 지식 그래프, 온톨로지, 시맨틱 네트워크 및 기타 지식 표현 모델이 포함됩니다. 이러한 구조화된 형태는 개념, 도메인별 정보, 이벤트, 사실, 객체, 관계, 규칙 및 상황과 같은 실제 엔티티를 AI 모델이 처리하고 이해할 수 있는 구조로 매핑합니다.

AI 추론 시스템의 두뇌 역할을 하는 것은 추론 엔진입니다. 학습된 머신 러닝 모델을 기반으로 합니다. 추론 엔진은 기술 자료의 데이터를 분석하고 의사 결정에 도달하는 데 필요한 논리 및 추론 방법을 구현합니다.

AI 추론 시스템의 작동 방식을 설명하기 위해 자율 로봇 바닥 청소기를 예로 들어 보겠습니다. 지식 기반에는 다양한 종류의 바닥과 필요한 청소 유형에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. 또한 로봇의 머신 러닝 알고리즘은 이 지식 기반을 기반으로 각 층 유형을 인식하고 분류하도록 훈련되었습니다.

청소용으로 배치되면 로봇은 이미지와 센서 데이터를 포함한 입력 데이터를 수신하고 처리합니다. 그런 다음 지식 기반과 훈련을 바탕으로 적절한 추론 기법을 적용하여 카펫이 깔린 바닥만 진공 청소기로 청소하고 목재, 타일, 비닐 바닥을 진공 청소기로 청소하고 걸레질하는 등 청소 작업을 실시간으로 결정합니다

AI 시스템은 데이터 세트와 대상 애플리케이션에 따라 다양한 추론 전략을 구현합니다. 일반적으로 다음과 같은 접근 방식을 조합하여 사용합니다.

    ● 귀납적 추론

    ● 에이전틱 추론

    ● 유추 추론

    ● 상식적인 추론

    ● 연역적 추론

    ● 퍼지 추론

    ● 귀납적 추론

    ● 신경 기호 추론

    ● 확률적 추론

    ● 공간 추론

    ● 시간적 추론

귀납적 추론은 현재 이용 가능한 관찰을 기반으로 가장 가능성이 높은 결론을 내리는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 진단 알고리즘이 귀납적 추론을 사용하여 지식 베이스에서 미리 정의된 기준에 따라 일련의 증상에 해당하는 최상의 질병을 식별합니다.

에이전틱 추론을 통해 AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 단순 에이전트는 사전 설정된 규칙에 의존하는 반면, 모델 기반 에이전트는 일련의 규칙 외에도 현재 인식과 기억을 사용하여 환경에서 작동합니다. 목표 기반 에이전트는 목표 달성에 도움이 되는 행동을 계획하고 선택합니다. 유틸리티 기반 에이전트도 달성해야 할 목표가 있지만 결과가 얼마나 최적인지도 고려합니다.

에이전틱 AI의 일반적인 두 가지 추론 패러다임에는 ReACT(추론 및 행동)와 ReWoo(관찰 없는 추론)가 있습니다. ReAct는 사고-행동-관찰 전략을 사용하여 문제를 단계별로 해결하고 반복적으로 응답을 개선합니다. ReWoo는 대응을 공식화하기 전에 미리 계획을 세웁니다.

유추 추론은 한 상황에서 다른 상황으로 지식을 전달합니다. 이 추론 방법론은 과거 시나리오와 새로운 시나리오 사이의 유사점이나 유사점을 찾기 위해 유추를 활용합니다. 연구에 따르면 AI 모델, 특히 GPT(Generative Pretrained Transformers)는 여전히 유추 추론에 어려움을 겪고 있습니다.¹

상식적 추론은 세상에 대한 일반적인 지식과 일상 생활에 대한 실용적인 지식을 사용하여 결정을 내립니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM)은 상식적인 추론을 반영하는 자연어에서 패턴을 추론할 수 있습니다.

연역적 추론은 일반적인 사실이나 더 넓은 가설에서 구체적인 결론을 도출합니다. 즉, 가정이 사실이라면 결론도 사실이어야 합니다.

전문가 시스템은 연역적 추론에 기반한 AI 시스템의 한 예입니다. 이 시스템은 인간 전문가의 기능을 모방하도록 설계되었습니다. 이러한 시스템에는 특정 분야와 관련된 정보와 규칙이 포함된 지식 기반을 갖추고 있습니다.

전문가 시스템의 하위 집합인 규칙 기반 시스템은 추론 과정을 안내하기 위해 if-then 규칙에 의존합니다. 예를 들어 금융 분야에서 사기 탐지를 지원하기 위해 구현할 수 있습니다.

퍼지 추론은 참 또는 거짓의 절대적인 이진법 대신 진리의 정도에 도달합니다. 모호함을 처리하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 감정 분석에서, 퍼지 추론은 텍스트를 평가하고 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정을 표현하는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

연역적 추론에 비해 귀납적 추론은 특정 관찰을 사용하여 더 넓은 일반화를 도출합니다. 이러한 유형의 추론은 일반적으로 머신 러닝과 같은 지도 학습 기법에서 구현되며, 이는 레이블이 지정된 학습 데이터를 기반으로 아웃풋을 예측하도록 AI 모델을 학습시킵니다. Neural networks도 귀납적 추론을 활용하여 데이터 세트 내의 기본 패턴과 관계를 파악합니다.

기호 추론은 개념이나 개체를 숫자가 아닌 기호로 표현하고 논리적 규칙에 따라 조작합니다. 신경 기호 AI는 신경망의 딥 러닝 기능과 기호 추론을 결합하여 더욱 강력한 의사 결정을 가능하게 합니다. 이는 비교적 최근에 개발된 기술이며, 아직 새로운 연구 분야에 해당합니다.

이 추론은 다양한 결과의 통계적 가능성을 측정합니다. 데이터가 제한적이거나 다양한 결과가 도출될 수 있으며 이를 평가해야 하는 경우와 같이 모호하거나 불확실한 조건에서 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 나이브 베이즈 분류기는 분류 작업에 확률의 원리를 사용합니다. 확률적 추론은 자연어 처리(NLP) 작업과 생성형 AI 애플리케이션에도 사용됩니다.

공간 추론은 자율 주행 차량과 로봇과 같은 지능형 시스템이 3차원 공간을 처리할 수 있게 해줍니다. 이러한 유형의 추론은 형상과 표면을 이해하기 위한 기하학적 모델링과 동적 환경을 효율적으로 탐색하기 위한 최단 또는 최적의 경로를 결정하는 데 도움이 되는 경로 찾기 알고리즘을 통합할 수 있습니다.

공간 추론은 이미지 분류 및 객체 인식 작업에 3차원 데이터를 사용하는 컨볼루션 신경망(CNN)을 통합할 수도 있습니다.

시간적 추론을 통해 AI 시스템은 시간별 데이터를 처리하고 일련의 이벤트를 이해하는 방법을 학습하여 계획을 수립하고, 작업을 예약하거나, 예측을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 순환 신경망(RNN)은 순차 또는 시계열 데이터에 대해 학습되어 향후 결과에 대한 논리적 결론을 추론합니다. 순환 신경망(RNN)은 미래 판매를 예측하거나 성능을 예측하거나 Forecasting을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

추론은 더 강력한 AI 애플리케이션으로 이어질 수 있지만 한계도 있습니다. 다음은 AI 추론 시스템과 관련된 몇 가지 과제입니다.

    ● 편향

    ● 계산 비용

    ● 해석 가능성

훈련 데이터에 존재할 수 있는 편향은 AI 추론 시스템으로 흘러 들어갈 수 있습니다. 데이터 소스를 다양화하면 편향을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 인간의 감독을 통합하고, 알고리즘 개발에 AI 윤리를 통합하고, AI 거버넌스를 확립하는 것은 이러한 추론 시스템이 윤리적이고 공정한 결정에 도달하도록 하는 데 중요합니다.

복잡한 추론 작업에는 상당한 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문에 이러한 시스템을 확장하기가 어렵습니다. 기업은 정확성을 유지하면서 효율성을 위해 AI 모델을 최적화해야 합니다. 또한 이러한 추론 시스템을 개발, 훈련 및 배포하는 데 필요한 리소스에 투자할 준비가 되어 있어야 합니다.

AI 추론 시스템, 특히 더 복잡한 시스템은 종종 블랙박스 모델입니다. 추론 기법과 의사 결정 과정에 대한 투명성이 부족합니다. 여러 가지 방법을 통해 AI 모델의 해석 가능성을 확립할 수 있으며, 해석 가능한 시스템을 구축하면 사용자와의 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 추론은 기업 환경에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 복잡한 작업의 문제 해결 및 자동화에 유용할 수 있습니다. AI 추론 시스템의 이점을 누릴 수 있는 산업 분야는 다음과 같습니다.

    ● 고객 서비스

    ● 사이버 보안

    ● 의료 서비스

    ● 제조

    ● 로봇 공학

챗봇이나 가상 상담사와 같은 대화형 AI는 AI 추론을 사용하여 고객 문의에 보다 정확하게 응답할 수 있습니다. 또한 소매업자는 추천 엔진에 추론을 활용하여 보다 개인화되고 향상된 사용자 경험을 위해 관련 상품을 제안할 수 있습니다.

AI 추론 시스템은 사이버 보안 기술의 위협 모니터링 및 탐지를 지원할 수 있으며, 적절한 조치 과정을 신속하게 추천하여 응답 시간을 개선할 수 있습니다.

AI 추론 모델은 의료 진단을 돕고 치료 계획을 제안할 수 있습니다. 또한 신약 개발을 위한 테스트에 가장 적합한 분자를 찾아 신약 발견을 가속화할 수 있습니다.

AI 추론 시스템은 수요 예측을 지원하여 재고 관리를 개선할 수 있습니다. 또한 예측 유지보수 시스템은 AI 추론을 통해 장비 문제를 실시간으로 파악하고 시기적절한 수정 사항을 권장할 수 있습니다.

로봇은 추론 능력을 갖추고 있으면 실제 공간에서 더 효과적으로 작동하고 인간 및 기타 기계와 더 잘 상호 작용할 수 있습니다. 로봇은 자율적으로 논리적 추론을 수행하여 적응력, 환경 매핑, 내비게이션 및 물체 조작 기술을 향상하는 데 도움이 됩니다.