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점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.

AI 한 부분을 바꾸면 전체 원리도 알 수 있을까?

중간 상태 복원과 가중치 편집의 결과를 대상 문장·바꿔 쓴 문장·이웃 지식으로 나누어, 국소 성공에서 전체 설명으로 넘어가는 조건을 살핍니다.

유의해진 순간 멈추면 오류율도 그대로일까?

40·60·80·100명에서 같은 p값을 보면서 매번 0.05, 최종 한 번, 네 번 보정이라는 세 규칙이 어떤 판단을 만드는지 비교합니다.

보상 점수가 높으면 AI가 목적도 잘 따른 걸까?

같은 씨앗 봉투를 반복 스캔해도 점수가 오르는 교육용 규칙을 통해, 측정 보상과 사람이 의도한 목표의 간격을 검사합니다.

증명을 게임처럼 배우면 인공지능(AI)는 무엇을 예측할까?

GamePad는 Coq 증명을 목표·맥락·전술·하위 목표의 상태 전이로 노출해 AI가 남은 거리와 다음 전술을 학습하도록 했습니다.

GamePad: A Learning Environment for Theorem Proving