구글의 베트남인이 국제 올림픽 금메달을 '격파'하는 수학 문제를 풀기 위한 AI를 개발

AI, 국제올림픽 금메달 '패'

3주 전, Google(미국)의 수석 연구원인 Minh Thang 박사의 팀은 AlphaGeometry 2 버전을 성공적으로 개발했습니다. 이 버전의 가장 뛰어난 특징은 수학 문제를 푸는 수준이 수학 기하학 문제를 푸는 국제 수학 올림피아드(IMO) 금메달리스트를 능가한다는 것입니다. "IMO 금메달리스트가 40/50 문제를 풀 수 있다면, AlphaGeometry 2는 42/50 문제를 풀 것입니다." Thang 박사는 기쁘게 공유했습니다.

20년 전, Thang 박사는 호치민시 영재고등학교의 전문 수학 수업에서 수학했으며, IMO 금메달을 딴 최초의 베트남인(1979년) Le Ba Khanh Trinh 선생님의 학생이었습니다. 트린 씨는 기하학 문제 3번에 대한 짧고 인상적인 해법을 제시한 공로로 이 대회에서 특별상을 수상한 유일한 베트남인이기도 합니다.

재능 있는 선생님을 연구의 영감으로 삼아, Thang 씨는 항상 "우리의 AI가 과거의 Le Ba Khanh Trinh 씨의 문제를 해결할 수 있을까?"라는 질문을 숙고했습니다. 이 질문은 Thang 씨가 수학 문제를 해결하는 AI 소프트웨어를 개발하려는 결심의 원천입니다.

2022년에 탄생한 알파 지오메트리는 누구에게도 주목받지 못했습니다. 초기 소프트웨어는 몇 가지 작은 수학 문제만 풀 수 있었기 때문입니다.

Luong Minh Thang 박사(오른쪽)가 GenAI Summit 2024 인공지능 컨퍼런스에서 전문가들과 공유하고 있습니다.

2년간의 개발 끝에 AlphaGeometry는 2024년 1월 세계적으로 유명한 학술지 Nature에 연구 논문을 게재하며 AI 세계에 공식적으로 '데뷔'했습니다. 이 기사에서는 세 명의 베트남 의사, Luong Minh Thang, Trinh Hoang Trieu, Le Viet Quoc과 두 명의 외국인, Yuhuai Wu 박사와 He He 박사를 소개했습니다.

이 버전에서 AlphaGeometry는 신경 언어 모델과 논리적 추론을 대규모 합성 데이터와 결합하여 IMO(국제 수학 대회) 문제를 해결함으로써 많은 사람들을 놀라게 했습니다.

"하지만 현재로선 AlphaGeometry는 여전히 Trinh 씨의 전설적인 문제를 풀 수 없습니다. 그의 문제는 움직이는 점이 서로 연결되어 있지만 AlphaGeometry 1은 그 움직임을 설명할 수 없습니다." 박사. 루옹 민 탕은 소프트웨어를 개선하고 업그레이드할 방법을 찾기 위해 노력하고 있습니다.

20년 전, 탕은 국내 8위를 차지하며 IMO 시험에 떨어졌고, 국제 무대에 참가할 후보자는 단 6명뿐이었습니다. 수학에 대한 그의 꿈은 아직 이루어지지 않았지만, 그는 대학에 진학하면서 인공지능(AI)에 관심을 돌렸습니다. 이러한 전환점이 그를 특별한 방식으로 IMO 2024 대회에 참가하게 만들었습니다. 참가자로서가 아니라 그의 팀이 개발한 AI 소프트웨어 AlphaGeometry를 사용하여 영국 바스에서 100개국 이상의 수학적 재능을 가진 사람들과 경쟁하게 된 것입니다.

“2024년 7월, 우리 팀은 처음으로 AI를 데리고 국제수학올림피아드(IMO)에 참가하여 은메달을 획득했습니다.” Thang 박사가 공유했습니다.

대회의 특별 게스트로서 Thang은 전 세계의 참가자들에게 AlphaGeometry를 소개한 훌륭한 추억을 가지고 있었고, 또한 대회에서 Le Ba Khanh Trinh 선생님을 만났습니다.

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앞으로 우리의 목표는 세상이 해결하지 못한 6~7천 년의 문제를 해결할 수 있는 AI 버전인 프로그램을 개발하는 것입니다.

루옹 민 탕 박사

Thang은 AlphaGeometry가 기하 문제를 해결하는 데 강력하다고 말했지만, IMO 2024 시험 행렬에는 기하 문제가 하나밖에 없고 나머지는 대수, 산술, 조합론이라고 했습니다. 알파지오메트리는 국제 올림픽 금메달을 따는 데 단 한 점 모자랐고, 이는 그가 초인적 추론이 가능한 AI를 개발하는 팀을 계속 이끌도록 동기를 부여한 것입니다.

특히, IMO의 모든 기하 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어를 만들고자 하는 열망은 Thang 박사 팀이 3주 전에 출시한 AlphaGeometry 2를 성공적으로 개발하는 데 도움이 되었으며, 이를 통해 Trinh 씨의 문제를 성공적으로 해결했습니다.

루옹 민 탕 박사는 알파지오메트리가 인간과 유사한 지능과 자기 학습 소프트웨어 개발에 중요한 이정표를 세웠다고 믿습니다. 이는 인공 일반 지능(AGI), 즉 모든 지식과 인식을 학습하여 인간 지능을 능가하는 시스템을 달성하기 위한 전제 조건입니다.

"저희의 미래 목표는 세계가 해결하지 못한 6/7천년 문제를 해결할 수 있는 프로그램, AI 버전을 개발하는 것입니다. AI가 Ngo Bao Chau 교수처럼 필즈 메달을 수상할 수 있다 해도 대단할 것입니다." Thang이 말했습니다.

Thang에 따르면 사람들은 이전에는 AI가 국제 수학 올림피아드를 해결하는 데 몇 년 더 걸릴 것으로 생각했지만, 그의 팀의 소프트웨어가 이제 그 일을 해냈다고 합니다. Thang과 그의 동료들의 목표는 AlphaGeometry나 수학 문제를 푸는 데 그치지 않습니다.

Thang은 "우리는 AI가 단순히 인간을 모방하는 것이 아니라 새로운 추론 능력을 갖고, 물리학, 화학, 예를 들어 약물 발견과 같은 다양한 분야에서 세상을 위한 실용적인 솔루션을 검색하고 창조하는 새로운 경지에 도달하기를 원합니다." 라고 말했습니다.

루옹 민 탕 박사는 50개 이상의 연구 논문, 40,000건 이상의 인용문, 20개의 특허를 보유하고 있습니다.

Google DeepMind에서 Luong Minh Thang 박사는 언어(QANet, ELECTRA)와 비전(UDA, NoisyStudent) 모두에서 최첨단 모델을 구축합니다. 그는 2020년 세계 최고의 챗봇인 Meena 프로젝트를 공동 창립했는데, 이는 나중에 Google LaMDA, Bard로 바뀌었고 현재는 Google의 주요 AI 제품인 Gemini가 되었습니다. Meena 챗봇 플랫폼은 여전히 ​​세계를 선도하고 있으며 GPT 챗과 경쟁하고 있습니다.

2016년 9월부터 공식적으로 Google Brain에서 근무한 Thang 박사는 머신 러닝과 자연어 처리 분야의 연구 전문 지식으로 시작했습니다. Thang은 Google Brain에서 텍스트를 자동으로 이미지로 변환하는 Parti 모델(Pathways Autoregressive Text-to-Image)의 핵심 연구팀에 속한 유일한 베트남인입니다.

현재까지 그는 50편 이상의 연구 논문과 40,000건 이상의 인용, 20건의 특허를 보유하고 있습니다. Thang에 따르면 구글에는 단지 논문을 쓰고 싶어 하는 연구자도 있지만, 그의 팀은 큰 영향을 미치는 논문을 만들고 수십억 명의 사람들에게 영향을 미치는 응용 프로그램을 만드는 데 더 많은 관심을 기울인다.

예를 들어, 2021년에 Thang은 Google의 검색 알고리즘을 변경하는 애플리케이션을 연구했고, 수십억 명의 사용자가 정보를 보다 편리하게 수집할 수 있도록 돕기 위해 Google이 한 최고의 10가지 개선 사항 중 하나였습니다.

"그것은 신중한 생각이 필요합니다. 왜냐하면 제 수준에서는 해결할 수 있는 문제가 많기 때문입니다. 핵심은 대부분의 사람들이 필요로 하는 문제를 찾는 것입니다. 아직 생각해내지 못했더라도 실제로 적용할 수 있어야 합니다." Thang은 강조했습니다.

Thang은 비엔호아 성의 응우옌빈끼엠 영재고등학교에서 수학을 전공하는 학생으로, 어린 시절부터 수학 문제를 푸는 데 열정적이었습니다. 호치민시 국립대학교 영재고등학교에서 공부하는 동안 Thang은 Le Ba Khanh Trinh 선생님과 Tran Nam Dung 선생님을 만났습니다. 이 두 분은 대학의 교육 스타일을 고등학교 수준으로 끌어내려 Thang이 수학 문제 해결에 대해 더 열린 마음을 갖도록 도와주었습니다. 수학에 대한 탄탄한 기초를 갖춘 베트남 남자 학생은 전액 장학금을 받고 싱가포르 국립대학에서 컴퓨터 과학을 전공하기 위해 싱가포르로 유학을 갔습니다.

탕은 이곳에서 자연어에 대한 연구를 시작하여 여러 언어로 번역하기 시작하면서 인공지능의 힘을 뚜렷하게 느꼈습니다. Thang은 2011년까지 해당 학교에서 연구 조수로 근무하다가 미국 스탠포드 대학에서 박사 장학금을 받았습니다.

세계 최고의 학교에서 Thang은 자연어 처리에 딥러닝 머신러닝을 적용하는 분야에서 유명한 인물인 크리스토퍼 매닝 교수의 지도를 받았습니다.

수학자 테런스-타오(가운데)와 그의 부인 웬디 우옌 응우옌(오른쪽)과 함께 있는 탕 박사.

스탠퍼드에서 재학한 5년 동안, 탕의 긍정적 낙관주의 수준이 가장 낮았던 때가 있었습니다. 그는 처음 3년 동안 다양한 분야에서 연구를 했지만, 그의 연구 성과는 큰 성공을 거두지 못했다.

탕은 3학년을 마치고 구글에서 인턴십을 하면서 인공지능 번역 분야에서 자신의 길을 찾았습니다. 당시 Thang은 AI 분야의 저명한 3명과 함께 일할 수 있는 행운을 얻었습니다.그중 한 명은 세계에서 AI에 대해 가장 많은 인용문을 쓴 사람 중 한 명인 Le Viet Quoc 박사입니다. 일리야 수츠케버 - OpenAI의 공동 창립자이자 전 수석 엔지니어 그리고 오리올 비냘 - 구글 딥마인드의 부사장.

자신의 방향을 찾은 Thang은 즉시 이 분야에 대한 논문을 작성하고 이를 개발하는 데 주력했습니다. 탕은 구글에 정식 직원이 된 후 많은 그룹이 서로 경쟁하고 있다는 사실을 깨달았고, 새로운 지식에 대한 탐구 범위를 넓히기 위해 초지능 분야로 전향하기로 했습니다.

인공지능 분야의 세계적 최전선에서 일하는 Thang은 이 연구 그룹을 AI 분야의 세계적인 "선구적인 두뇌"로 여깁니다. 그것은 팀 전체가 각자의 경력에서 새로운 목표를 달성하도록 하는 압박이자 도전이지만 동시에 영감이기도 합니다.

베트남 AI를 세계 지도에 올리다

베트남이 AI 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있다고 평가한 Luong Minh Thang 박사는 베트남 AI를 세계 지도에 올리는 데 기여하고자 합니다.

지난 5년 동안 그와 베트남 전문가인 동료들은 비영리 단체인 VietAI를 공동 창립하여 총 4,000명 이상의 우수한 AI 엔지니어를 양성했습니다. 이 가운데 4명의 젊은 엔지니어가 베트남 최초의 구글 머신러닝 개발 전문가가 됐습니다.

매일 아침 Thang은 일찍 일어나 아들을 학교에 데려다준 다음 Google 본사로 갑니다. 그는 최근 발표된 과학 연구 논문을 읽고, 새로운 아이디어를 생각해내고, 코드를 프로그래밍하고 작성하는 등 창의성과 주의력이 가장 필요한 작업으로 아침을 시작합니다.

가끔 Thang은 그룹과 함께 점심을 먹으며 동료들과 아이디어를 논의하거나 과학 기사를 읽습니다. 점심시간 동안 그는 고위 임원과 팀원들을 만나 방향을 제시한다.

AlphaGeometry 창립팀의 Thang 박사와 동료들이 사무실에서 일하고 있습니다.

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"제로에서 히어로까지"라는 모토로 수십만 명의 베트남 AI 인재를 양성하고자 합니다.

루옹 민 탕 박사

그는 늦은 오후에 보통 조깅을 하고 가족과 함께 저녁을 먹으러 집으로 돌아옵니다. 그의 아내는 스탠포드 미생물학 및 역학 연구소(스탠포드 대학)의 창립자이자 글로벌 대외 관계 책임자인 웬디 우옌 응우옌 마스터입니다. 8X 과학자는 두 부부가 매우 잘 어울렸다고 털어놓았다. 그의 아내는 항상 그가 베트남에 가서 베트남과 미국을 잇는 AI와 헬스케어 교량 프로젝트를 진행하도록 격려하고 동행합니다.

2024년 8월 Thang은 Google의 "마법사" Jeff Dean을 초대하여 베트남 호치민시에서 AI 컨퍼런스를 개최하고 수천 명의 참석자를 모아 이 분야에 대한 새로운 지식을 전파하고 앞으로 베트남에서 AI 개발을 위한 권장 사항을 제시했습니다. Thang의 소원은 2030년까지 수십만 명의 AI 엔지니어를 양성하는 것입니다. 그는 2025년까지만 생성 AI 분야에서 1,000명의 우수한 베트남 엔지니어를 양성하는 것을 목표로 합니다.

그의 AI 연구소는 스탠포드 대학과 구글에서 영감을 받아 2018년부터 베트남에서 인적 자원을 양성하기 위한 AI 커리큘럼 프레임워크를 구축했습니다. Thang은 베트남의 대학들이 AI를 가르치지만 지식이 최신이 아니고 여전히 꽤 오래되었다는 것을 깨달았습니다.

그의 가장 큰 소원은 대학 간, 고등학교와 대학 간, 연구소와 대학 간, 특히 대학과 기업 간에 문화 간 방식으로 AI를 훈련할 수 있는 것입니다. 이를 통해 교육에 수평적, 수직적 연결이 형성되고 학생들은 다양한 곳에서 AI를 배우면서도 인정을 받을 수 있습니다.

Thang은 가까운 미래에 "아무것도 모르는 사람에서 전문가가 되는" 모토를 내건 베트남 AI 인재 세대를 양성하기 위해 외국 장학금을 모집할 계획입니다.

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출처: https://vtcnews.vn/ts-viet-tai-google-tao-ai-giai-toan-danh-guc-huy-chuong-vang-olympic-quoc-te-ar931477.html