인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

그림에서 무엇을 볼까요?

원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도

목표가 ‘모든 n에서 식 F(n)이 성립함’이라면 n의 작은 값, 조건을 강화한 보조정리, 일부 항을 제거한 단순형을 주변 변형으로 만들 수 있습니다. 검증기는 각 전술이 새 상태를 만드는지 즉시 판정합니다.

변형을 많이 풀었다고 원 목표가 자동으로 증명되지는 않습니다. 변형에서 배운 정책이 원 목표의 유망한 보조정리와 전술을 찾도록 탐색을 안내하고, 최종 증명항은 Lean 커널이 다시 검사합니다.