인공지능

메타, 스스로 진화하며 수학 난제 뚫는 강화학습 프레임워크 ‘SOAR’ 공개

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메타 (Meta) 연구진이 26일(현지시각) 인공지능이 스스로 학습 정체기를 돌파하는 혁신적인 메타 강화학습(Meta-RL) 프레임워크 ‘SOAR’를 아카이브(arXiv)에 발표했다.

이번 연구에는 아리엘 크비아트코프스키(Ariel Kwiatkowski), 얀 올리비에(Yann Ollivier) 등 메타 소속의 주요 연구자들이 참여했다. SOAR는 사전 학습된 모델이 초기 성공률 0%의 난제에서도 스스로 학습 신호를 생성해 지능을 높이는 기술이다. 기존 강화학습이 정답이 없는 환경에서 학습이 멈추던 고질적인 한계를 해결했다.

SOAR는 교사 모델과 학생 모델이 협력하는 독특한 자기 개선 구조를 가진다. 교사 모델은 학생 모델이 해결하지 못하는 난이도의 문제를 분석하여 맞춤형 합성 문제를 출제한다. 이때 교사 모델은 학생의 실제 성적이 향상되는 정도를 보상으로 받아 교육 과정을 정교화한다. 기존의 자기 학습 방식이 내부적인 대리 보상에 의존했던 것과 달리 SOAR는 실제 실력 향상을 기준으로 삼아 학습의 안정성을 극대화했다.

연구 결과에 따르면 AI는 정답을 미리 알지 못하는 상태에서도 학습에 유용한 ‘디딤돌 문제’를 생성할 수 있었다. 정답률이 전혀 나오지 않던 최상위권 수학 벤치마크에서도 SOAR는 유의미한 성능 향상을 이끌어냈다.

특히 학습 성공의 핵심은 정답의 정확도가 아니라 문제 자체의 구조적 품질과 논리적 타당성인 것으로 밝혀졌다. 이번 연구는 인간이 만든 정교한 데이터 없이도 AI가 스스로 추론 능력을 극대화할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다.

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