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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과40건

검색 결과 제목

  1. 31그럴듯한 이야기가 더 좁은 사건보다 더 가능할까?
  2. 32각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?
  3. 33증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?
  4. 34필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?
  5. 35인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?
회계 경험 30명이라는 큰 집합 안에 회계 경험과 환경 동아리 경험을 모두 가진 12명이 포함되어 결합 사건이 더 클 수 없음을 보여 주는 표.

그럴듯한 이야기가 더 좁은 사건보다 더 가능할까?

회계 경험 30명이라는 큰 집합 안에 회계 경험과 환경 동아리 경험을 모두 가진 12명이 포함되어 결합 사건이 더 클 수 없음을 보여 주는 표.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그럴듯한 이야기가 더 좁은 사건보다 더 가능할까?

결합 오류 연구는 구체적인 두 조건의 이야기가 포괄적인 한 조건보다 더 그럴듯해 보여도 확률은 더 클 수 없음을 보였습니다.

Extensional versus Intuitive Reasoning: The Conjunction Fallacy in Probability Judgment

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가까운 구역 가팀9/10 나팀80/100, 먼 구역 가팀30/100 나팀2/10. 합계 가팀39/110 약35.5%, 나팀82/110 약74.5%.

각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?

가까운 구역 가팀9/10 나팀80/100, 먼 구역 가팀30/100 나팀2/10. 합계 가팀39/110 약35.5%, 나팀82/110 약74.5%.
증거·확률·인과관계논리학 배우기 · 개념·이론 · 심화

각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?

쉬운 일과 어려운 일의 비중이 다르면 전체 성공률의 순위가 뒤집힐 수 있습니다. 분모를 보존하며 집계하는 연습입니다.

Simpson’s Paradox

게시 2026-09-12 · 약 7분논리학 학습 글 읽기 →
홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

수학올림피아드 증명 평가 연구에서 자동 채점의 어려움을 읽습니다. 예시 확인과 일반 증명을 구별하는 작은 답안으로 채점 근거를 점검합니다.

Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

같은 계산 구조에서 이름·숫자·무관 정보를 바꾸는 평가를 살펴봅니다. 한 번의 정답보다 변형에 대한 안정성을 묻습니다.

GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.

Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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