ARC-AGI: 인간과 인공지능의 지능을 평가하는 새로운 척도

인공지능과 인간의 지능을 비교할 수 있는 획기적인 벤치마크로 주목받고 있는 **Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)**를 소개합니다. ARC는 인간의 일반적이고 유연한 지능을 모델링하고 평가하기 위해 설계된 과제로, 인공지능 시스템이 얼마나 인간처럼 사고할 수 있는지 테스트하는 데 목적이 있습니다. 이번 블로그에서는 ARC의 구조, 활용법, 그리고 인간과 AI 간의 지능 비교 가능성에 대해 다루겠습니다.

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ARC란 무엇인가요?

ARC는 프랑스의 저명한 인공지능 연구자인 François Chollet가 제안한 데이터셋으로, 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

1. 일반 인공지능 벤치마크: ARC는 특정 문제를 푸는 데 특화된 알고리즘이 아니라, 인간처럼 유연하고 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 AI를 평가하는 데 중점을 둡니다.
2. 프로그래밍 종합 테스트: AI가 주어진 입력 데이터를 바탕으로 적절한 출력 데이터를 생성할 수 있는 능력을 평가합니다.
3. 심리 측정 지능 테스트: 인간이 새로운 문제를 처음 접했을 때 보이는 직관적이고 논리적인 사고 방식을 측정합니다.

ARC 데이터셋과 그 이론적 배경에 대한 자세한 내용은 논문 **"On the Measure of Intelligence"**에서 확인할 수 있습니다.

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ARC의 과제 구성

ARC의 데이터는 JSON 파일 형식으로 저장되며, 다음과 같이 구성됩니다:

1. Training 데이터:
   • data/training 폴더에 400개의 과제가 포함되어 있습니다.
   • 알고리즘을 개발하거나 ARC 관련 인지적 패턴을 학습하는 데 사용됩니다.
2. Evaluation 데이터:
   • data/evaluation 폴더에 400개의 과제가 포함되어 있습니다.
   • 개발된 알고리즘을 최종적으로 평가하는 데 사용됩니다.
   • 공정성을 위해 평가 데이터는 개발 중 참고해서는 안 됩니다.

JSON 파일 구조

각 JSON 파일은 두 개의 주요 필드를 포함합니다:

• train: 입력과 출력의 예제 쌍 (보통 3개 제공)
• test: 테스트 입력과 정답 출력 쌍 (보통 1개 제공)

각 쌍은 다음과 같은 구조를 따릅니다:

• input: 입력 그리드 (직사각형 형태의 2D 배열)
• output: 출력 그리드 (직사각형 형태의 2D 배열)

그리드는 최소 1x1에서 최대 30x30 크기까지 가능하며, 각 셀에는 0부터 9까지의 정수가 들어갑니다. 정수는 색상으로 시각화됩니다.

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인간과 AI의 문제 해결 과정

ARC에서 인간과 AI는 다음과 같은 조건 하에서 문제를 해결해야 합니다:

1. 데모 입력/출력 쌍 확인: 제공된 예제 쌍을 분석하여 규칙을 추론합니다.
2. 테스트 입력 분석 및 출력 생성: 테스트 입력 데이터를 바탕으로 정답 출력을 생성합니다.
3. 3번의 시도 제한: 정답을 제출할 기회는 3번으로 제한됩니다.

정답 기준

정답은 모든 셀의 값이 정답 그리드와 정확히 일치해야 합니다. 출력 그리드의 크기와 내용이 모두 맞아야 정답으로 인정됩니다.

 

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결론 및 활용 가능성

ARC는 단순히 인공지능의 성능을 평가하는 도구를 넘어, 인간의 사고 과정과 AI 간의 유사성과 차이를 탐구하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 우리는 AI 연구의 새로운 방향을 모색하고, 인간처럼 유연하고 창의적인 사고를 지닌 시스템 개발에 한 발 더 다가갈 수 있습니다.

ARC에 관심 있는 연구자, 개발자, 그리고 일반인 모두가 이 흥미로운 벤치마크를 탐구하며 새로운 가능성을 열어가기를 기대합니다.

https://github.com/fchollet/ARC-AGI

GitHub - fchollet/ARC-AGI: The Abstraction and Reasoning Corpus