MIT Technology review 기사 일부 부분 부분 발췌
Unpacking the hype around OpenAI’s rumored new Q* model
If OpenAI's new model can solve grade-school math, it could pave the way for more powerful systems.
OpenAI의 새로운 모델이 초등학교 수준의 수학을 풀 수 있다면 더 강력한 시스템을 위한 길을 열 수 있습니다.
Reuters and The Information both report that researchers had come up with a new way to make powerful AI systems and had created a new model, called Q* (pronounced Q star), that was able to perform grade-school-level math.
로이터 통신과 더 인포메이션은 연구원들이 강력한 AI 시스템을 만들 수 있는 새로운 방법을 고안해냈으며, 초등학교 수준의 수학을 수행할 수 있는 Q*(Q star로 발음)라는 새로운 모델을 개발했다고 보도했습니다.
Researchers have for years tried to get AI models to solve math problems. Language models like ChatGPT and GPT-4 can do some math, but not very well or reliably. We currently don’t have the algorithms or even the right architectures to be able to solve math problems reliably using AI, says Wenda Li, an AI lecturer at the University of Edinburgh. Deep learning and transformers (a kind of neural network), which is what language models use, are excellent at recognizing patterns, but that alone is likely not enough, Li adds.
연구자들은 수년 동안 AI 모델이 수학 문제를 풀 수 있도록 노력해 왔습니다. ChatGPT나 GPT-4와 같은 언어 모델은 수학을 어느 정도 할 수 있지만, 그다지 훌륭하거나 안정적이지는 않습니다. 에든버러 대학교의 AI 강사 웬다 리는 현재 AI를 사용해 수학 문제를 안정적으로 풀 수 있는 알고리즘이나 적절한 아키텍처가 없다고 말합니다. 언어 모델이 사용하는 딥러닝과 트랜스포머(일종의 신경망)는 패턴 인식에 탁월하지만 그것만으로는 충분하지 않을 수 있다고 리는 덧붙입니다.
Math is a particularly hard challenge because it requires AI models to have the capacity to reason and to really understand what they are dealing with.
수학은 AI 모델이 추론할 수 있는 능력을 갖추고 자신이 다루고 있는 내용을 제대로 이해해야 하기 때문에 특히 어려운 과제입니다.
But while math capability might take us a step closer to more powerful AI systems, solving these sorts of math problems doesn’t signal the birth of a superintelligence.
하지만 수학 능력이 더 강력한 AI 시스템에 한 걸음 더 가까워질 수는 있지만, 이러한 종류의 수학 문제를 해결한다고 해서 초지능의 탄생을 의미하지는 않습니다.
Machine-learning research has focused on solving elementary-school problems, but state-of-the-art AI systems haven’t fully cracked this challenge yet.
머신러닝 연구는 초등학교 수준의 문제 해결에 초점을 맞춰 왔지만, 최첨단 AI 시스템은 아직 이 문제를 완전히 해결하지 못했습니다.
Some AI models fail on really simple math problems, but then they can excel at really hard problems, Collins says. OpenAI has, for example, developed dedicated tools that can solve challenging problems posed in competitions for top math students in high school, but these systems outperform humans only occasionally.
콜린스는 일부 AI 모델은 아주 간단한 수학 문제에서는 실패하지만, 아주 어려운 문제에서는 탁월한 능력을 발휘할 수 있다고 말합니다. 예를 들어, OpenAI는 고등학교 수학 경시대회에서 출제되는 어려운 문제를 해결할 수 있는 전용 도구를 개발했지만, 이러한 시스템은 인간을 능가하는 경우는 극히 드뭅니다.
Nevertheless, building an AI system that can solve math equations is a cool development, if that is indeed what Q* can do.
그럼에도 불구하고 수학 방정식을 풀 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것은 Q*가 실제로 할 수 있는 일이라면 멋진 발전입니다.
번역기: deepl 이용