推論とは、人工知能システムが既存の情報、規則、知識、または観察に基づいて分析、演繹、判断を行い、新たな結論に到達するプロセスを指します。推論能力は、人工知能が複雑な問題を解決し、計画的な意思決定を行い、知識を応用する能力において重要な要素であり、論理的推論、確率的推論、因果分析、多段階の情報統合など、複数の側面を含みます。

人工知能の推論は、大規模言語モデルの出現とともに生まれたものではありません。その研究の歴史は、記号推論、エキスパートシステム、知識表現といった初期のAI手法にまで遡ることができます。機械学習と深層学習の発展に伴い、研究者たちはニューラルネットワークモデルに、より複雑な推論能力を持たせる方法を徐々に模索してきました。2022年、Google Researchの研究者たちは論文を発表しました…。 思考連鎖プロンプトが大規模な言語モデルで推論を引き出す 思考連鎖（CoT）ヒント法は、大規模言語モデルにおける中間推論ステップの生成を誘導することで、数学的推論、常識的推論、および複雑なタスクにおけるモデルの性能を向上させる手法として提案された。これは、大規模言語モデル推論研究における代表的な研究の一つとなっている。

現代のAI推論は、従来の深層学習モデルが表面的なパターンマッチングに依存しがちで、複雑なタスクにおける多段階分析に苦戦するという問題を主に解決することを目的としています。中間的なプロセス表現、ツールの呼び出し、外部知識の検索、検証メカニズムを導入することで、現代のインテリジェントシステムは、タスク実行中に、より体系的な情報分析と結果判断を実行できます。例えば、大規模言語モデルにおける思考連鎖推論、プログラム支援型言語モデル（PAL）、検索拡張型推論といった手法はすべて、モデルが複雑な問題を処理する能力を高めることを目指しています。

近年、大規模言語モデルやエージェント技術の発展に伴い、推論能力はAIシステムの能力を測る重要な指標の一つとなっています。関連技術は、数学的問題解決、コード生成、科学研究支援、インテリジェントプランニング、意思決定システムなどの分野で幅広く応用されています。しかしながら、現在のAI推論は、事実の信頼性、推論の一貫性、複雑な環境への適応性といった課題を抱えており、人間の認知推論プロセスと完全に同等とは言えません。