인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?
생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.
LTCT의 새 퍼즐은 숫자 2, 3, 4, 6을 각각 한 번 사용하고 사칙연산과 괄호로 24를 만드는 것입니다. 가능한 첫 선택으로 6÷2=3과 6−4=2를 놓아 봅니다. 첫 경로에는 3,3,4가 남고, 다음에 3+3=6, 6×4=24로 이어집니다. 모든 원래 숫자를 한 번씩 썼는지는 완성식 (6÷2+3)×4에서 확인할 수 있습니다.
둘째 첫 선택이 반드시 실패한다는 뜻은 아닙니다. 아직 검토하지 않은 다른 경로가 있을 수 있습니다. 이 그림은 전체 해 공간을 열거하지 않고 실제로 성공하는 한 경로와 미검토 갈림길을 구분합니다. 유망도만 낮게 판단한 경로를 “수학적으로 불가능”이라고 표시하지 않는 것이 중요합니다.
함께 확인할 점
후보와 호출을 늘리면 비용과 시간이 증가합니다. 같은 탐색 예산에서 비교했는지 확인하지 않고 정답률만 비교하면 공정한 평가가 어렵습니다.
언어모델의 자기 평가는 형식 검증기가 아닙니다. 창작 글쓰기처럼 평가 기준이 다른 과제의 성공을 산술적 증명과 동일하게 해석하지 않습니다.
생각해 볼 질문
AI가 “이 경로는 불가능하다”고 말하면 탐색에서 지워도 될까요?
익숙한 내용이면 논리도 더 잘 보일까?
정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?
필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?