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정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.

HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving

문장을 논리식으로 잘 옮기면 인공지능(AI) 추론도 끝난 걸까?

FOLIO는 자연어를 1차 논리로 옮기는 정확성과 실제 결론을 실행하는 정확성이 다를 수 있음을 보여 줍니다.

FOLIO: Natural Language Reasoning with First-Order Logic

AI가 대상을 보지 않고 배경을 맞힌다면?

동물의 특징을 그대로 둔 채 눈 배경과 모서리 표식을 바꾸어 예측이 무엇에 기대는지 점검합니다.

AI가 80%라고 말하면 열 번 중 여덟 번 맞을까?

AI가 붙인 신뢰도와 같은 신뢰도를 받은 사례의 실제 정답 비율을 구간별로 맞대어 과신과 과소신을 찾습니다.

조건 하나를 바꾸면 무엇이 달라질까?

공개된 배송 예측식을 조작하며 모델의 예측 변화와 현실의 인과효과를 구분합니다.