추론이란 인공지능 시스템이 기존 정보, 규칙, 지식 또는 관찰을 바탕으로 분석, 연역 및 판단을 통해 새로운 결론에 도달하는 과정을 말합니다. 추론 능력은 인공지능이 복잡한 문제를 해결하고, 계획 결정을 내리고, 지식을 적용하는 데 있어 매우 중요한 요소이며, 논리적 추론, 확률적 추론, 인과 분석, 다단계 정보 통합 등 다양한 측면을 포함합니다.

인공지능 추론은 대규모 언어 모델의 등장과 함께 나타난 것이 아닙니다. 그 연구 역사는 기호 추론, 전문가 시스템, 지식 표현과 같은 초기 인공지능 방법론으로 거슬러 올라갑니다. 머신러닝과 딥러닝의 발전과 함께 연구자들은 신경망 모델이 더욱 복잡한 추론 능력을 갖도록 하는 방법을 점차 탐구해 왔습니다. 2022년, 구글 리서치 연구진은 관련 논문을 발표했습니다... 사고의 사슬을 자극하여 대규모 언어 모델에서 추론을 이끌어냄 본 연구에서는 대규모 언어 모델에서 중간 추론 단계 생성을 안내하는 사고 연쇄(Chain-of-Thought, CoT) 힌트 방법을 제안하여 수학적 추론, 상식 추론 및 복잡한 작업에서 모델의 성능을 향상시켰습니다. 이는 대규모 언어 모델 추론 연구의 대표적인 연구 중 하나로 자리매김했습니다.

현대 인공지능 추론은 기존 딥러닝 모델이 표면적인 패턴 매칭에 의존하고 복잡한 작업에서 다단계 분석에 어려움을 겪는다는 문제점을 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 중간 프로세스 표현, 도구 호출, 외부 지식 검색 및 검증 메커니즘을 도입함으로써 현대 지능형 시스템은 작업 실행 중에 보다 체계적인 정보 분석과 결과 판단을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델에서의 사고 연쇄 추론, 프로그램 지원 언어 모델(PAL), 검색 증강 추론과 같은 방법들은 모두 모델의 복잡한 문제 처리 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

최근 대규모 언어 모델 및 에이전트 기술의 발전으로 추론 능력은 인공지능 시스템의 역량을 측정하는 중요한 지표 중 하나가 되었습니다. 관련 기술은 수학적 문제 해결, 코드 생성, 과학 연구 지원, 지능형 계획 및 의사 결정 시스템 등 다양한 분야에 널리 적용되고 있습니다. 그러나 현재 인공지능 추론은 사실적 신뢰성, 추론의 일관성, 복잡한 환경에 대한 적응성 등의 문제에 직면해 있으며, 아직 인간의 인지적 추론 과정과 완전히 동일시될 수는 없습니다.