딥러닝의 한계를 뛰어넘는 프로그램 합성: AI의 새로운 지평을 여는 혁신 기술

프랑수아 숄레(François Chollet)는 딥러닝의 한계를 인식하고 프로그램 합성의 새로운 가능성을 탐구하며 인공지능의 미래를 재정의하고 있습니다. 프로그램 합성은 이산적(discrete) 구조를 효과적으로 다루는 능력을 통해 딥러닝이 해결하기 어려운 문제들에 새로운 접근법을 제시합니다. 이 글에서는 프로그램 합성의 핵심 개념부터 최신 하이브리드 접근법까지 살펴보며, 인공지능의 새로운 가능성을 탐색해 보겠습니다.

 

Exploring Program Synthesis: Francois Chollet, Kevin Ellis, Zenna Tavares

 

연속과 이산의 충돌: 프로그램 합성의 기본 개념

딥러닝과 프로그램 합성의 가장 큰 차이점은 연속적 세계와 이산적 세계에 대한 접근 방식입니다. 프로그램 합성은 컴퓨터 과학에서 오랫동안 "성배"로 여겨져 왔으며, 사용자의 의도를 충족시키는 프로그램을 자동으로 생성하는 기술입니다.

"자연에서 진화한 접근법은 연속적 계산으로 시작하여 효율성이 요구될 때만 이산적 메커니즘에 비용을 지불하는 방식입니다."4

 

이것이 의미하는 바는 무엇일까요? 신경망은 연속적인 벡터 공간에서 작동하며 이는 이미지 인식이나 자연어 처리와 같은 연속적 구조를 가진 문제에 매우 효과적입니다. 그러나 알고리즘적 추론이나 논리적 연산과 같은 이산적 구조를 가진 문제에서는 근본적인 한계에 부딪힙니다.

프로그램 합성은 이러한 이산적 문제를 다루기 위해 다음과 같은 세 가지 핵심 차원으로 특징지어집니다:

1. 사용자 의도 표현: 입출력 예제, 자연어 설명, 부분 프로그램 등
2. 프로그램 검색 공간: 원하는 프로그램이 속한 프로그래밍 언어나 도메인 특화 언어(DSL)
3. 검색 기법: 열거식 검색, 연역적 방법, 제약 조건 해결, 통계적 기법 등1

프로그램 합성의 도전과제

프로그램 합성이 직면한 주요 도전은 다음과 같습니다:

• 프로그램 공간의 기하급수적 증가: 프로그램 크기가 커질수록 가능한 프로그램 수가 폭발적으로 증가합니다.
• 사용자 의도 해석의 복잡성: 사용자가 원하는 바를 정확하게 이해하고 해석하는 것이 어렵습니다.
• 학습 메커니즘의 부적합성: 현재의 학습 메커니즘은 프로그램을 효과적으로 학습하기에 최적화되어 있지 않습니다.1

프로그램 합성과 딥러닝의 하이브리드 접근법

신경망만으로는 알고리즘을 효과적으로 학습하거나 구현하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 하이브리드 접근법들은 두 세계의 장점을 결합하려 합니다.

DisCo-DSO: 이산과 연속의 통합

DisCo-DSO(Discrete-Continuous Deep Symbolic Optimization)는 이산 변수와 연속 변수를 함께 최적화하는 새로운 접근법입니다. 기존에는 이산 변수와 연속 변수를 따로 최적화했지만, 이 방식은 목적 함수 평가를 더 적게 사용하고, 미분 불가능한 목적에 강건하며, 이전 샘플로부터 학습하여 검색을 안내합니다.9

신경 알고리즘적 추론: 이산화된 접근

이산 신경 알고리즘적 추론(Discrete Neural Algorithmic Reasoning)은 신경망이 알고리즘과 같은 계산을 수행할 수 있도록 합니다. 이 접근법은 신경망이 유한한 사전 정의된 상태 조합으로 실행 궤적을 따르도록 강제합니다. 이는 연속적 입력으로 작동하는 알고리즘과 같은 문제에 필요한 방식입니다.7

Chain of Logic(CoL): 합성 단계의 구조화

Chain of Logic 접근법은 프로그램 합성 과정을 여러 단계로 구조화하고 휴리스틱 제어를 통해 이를 안내합니다. 이 방법은 정확도를 70% 향상시키고, 트리 연산을 91%, 처리 시간을 95% 줄이는 놀라운 효율성을 보여줍니다.19

"CoL은 휴리스틱 벡터를 통해 규칙 적용 범위를 나누어 DSL을 여러 하위 DSL로 분해하고, 키워드(return, logicjump(n), abort)를 통해 합성 중 상태 전환을 동적으로 관리합니다."

프로그램 인터프리터의 중요성

프로그램 인터프리터는 프로그램 합성에서 핵심적인 역할을 수행합니다:

1. DSL 연산의 의미론 처리: 합성 모델이 제어 흐름 추론에 집중할 수 있게 합니다.
2. 중간 상태 생성: 부분 프로그램을 실행하여 추가 합성을 안내합니다.
3. 실행 공간에서의 분해 지원: 프로그램을 단계별로 구축할 수 있게 합니다.
4. 상세한 실행 추적 제공: 입출력 예제를 넘어선 정보를 제공합니다.
5. 효율적인 프로그램 의미론 평가: 검색 공간과 합성 시간을 단축합니다.16

실행 유도 합성(Execution-Guided Synthesis)은 이러한 인터프리터의 능력을 활용하는 주요 기법 중 하나입니다. 이 접근법은 부분 프로그램 실행의 중간 상태를 활용하여 다음 단계 합성을 안내함으로써 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.16

ARC: 프로그램 합성의 새로운 도전

프랑수아 숄레가 개발한 ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)는 인공지능의 일반화 능력을 측정하는 벤치마크입니다. ARC는 시각적 추론 과제로 구성되어 있으며, 단순한 패턴 인식을 넘어 추상화와 소수의 예시를 통한 학습 능력을 요구합니다.

혁신적인 하이브리드 시스템

"Reflection System"은 LLM(대규모 언어 모델)과 프로그램 합성 솔버를 결합한 접근법으로, ARC 문제 해결에 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이 시스템은 두 단계로 작동합니다:

1. 각 모델(LLM과 프로그램 합성 솔버)이 독립적으로 예측
2. 반영 모델이 가장 정확할 것 같은 솔루션 선택56

이 하이브리드 시스템은 LLM만 사용하거나 프로그램 합성 솔버만 사용하는 접근법보다 훨씬 우수한 성능을 보여줍니다. 이는 LLM의 유연성과 프로그램 합성 솔버의 정확성을 결합한 결과입니다.

프로그램 합성의 미래 전망

프로그램 합성은 현재 "깊이 학습 이전의 상태"와 유사하다고 볼 수 있으며, 기반 시설의 개선이 필요합니다. 효과적인 알고리즘이 확립된 후, 이에 기반한 인프라가 구축될 것으로 기대됩니다.

딥러닝과 프로그램 합성의 공존

미래에는 딥러닝과 프로그램 합성이 서로의 장점을 보완하는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다:

• 문제의 내재적 구조에 따른 선택: 연속적 구조를 가진 문제는 신경망을, 이산적 구조를 가진 문제는 프로그램 합성을 활용
• 하이브리드 데이터 구조의 발전: 연속성과 이산성이 공존하는 표현 방식 개발
• 신경망과 프로그래밍 언어 의미론의 통합: 신경망이 프로그램 실행을 효과적으로 안내하는 방식 발전

최종적으로, 이러한 발전은 더 강력하고 범용적인 인공지능 시스템 구축에 기여할 것입니다.

결론: 새로운 AI 패러다임을 향해

프로그램 합성은 딥러닝이 직면한 한계를 극복하고 인공지능의 새로운 가능성을 열어주는 중요한 연구 분야입니다. 연속적 세계에 최적화된 딥러닝과 이산적 세계에 강점을 가진 프로그램 합성의 결합은 더 강력하고 일반화 능력이 뛰어난 AI 시스템을 만들어낼 수 있습니다.

현재 프로그램 합성 연구는 초기 단계에 있지만, 하이브리드 접근법의 성공적인 결과들은 이 분야의 밝은 미래를 암시합니다. 프랑수아 숄레가 제시한 비전처럼, 프로그램 합성은 단순한 패턴 인식을 넘어 진정한 추상화와 추론 능력을 갖춘 인공지능으로 이어질 수 있습니다.

 

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Transcending Deep Learning Limitations with Program Synthesis: Innovative Technology Opening New AI Horizons

François Chollet recognizes the limitations of deep learning and explores the new possibilities of program synthesis, redefining the future of artificial intelligence. Program synthesis offers new approaches to problems that are difficult for deep learning to solve through its ability to effectively handle discrete structures. In this article, we will explore from the core concepts of program synthesis to the latest hybrid approaches, exploring new possibilities for artificial intelligence.

The Collision of Continuous and Discrete: Basic Concepts of Program Synthesis

The biggest difference between deep learning and program synthesis is the approach to the continuous world and the discrete world. Program synthesis has long been considered the "Holy Grail" in computer science, a technology that automatically generates programs that fulfill user intent.

"The approach that evolved in nature was to start with continuous computations, and only pay the cost for discrete mechanisms when efficiency demands."4

What does this mean? Neural networks operate in continuous vector spaces, which is very effective for problems with continuous structures such as image recognition or natural language processing. However, they hit fundamental limitations in problems with discrete structures such as algorithmic reasoning or logical operations.

Program synthesis is characterized by three key dimensions to address these discrete problems:

1. Expression of User Intent: Input-output examples, natural language descriptions, partial programs, etc.
2. Program Search Space: Programming language or domain-specific language (DSL) where the desired program resides
3. Search Techniques: Enumerative search, deductive methods, constraint solving, statistical techniques, etc.1

Challenges of Program Synthesis

The main challenges facing program synthesis are:

• Exponential Growth of Program Space: The number of possible programs increases explosively as program size increases.
• Complexity of Interpreting User Intent: It is difficult to accurately understand and interpret what the user wants.
• Inadequacy of Learning Mechanisms: Current learning mechanisms are not optimized for effectively learning programs.1

Hybrid Approaches to Program Synthesis and Deep Learning

Neural networks alone often struggle to effectively learn or implement algorithms. Hybrid approaches that have emerged to overcome these limitations attempt to combine the advantages of both worlds.

DisCo-DSO: Integration of Discrete and Continuous

DisCo-DSO (Discrete-Continuous Deep Symbolic Optimization) is a new approach that optimizes discrete and continuous variables together. Traditionally, discrete and continuous variables were optimized separately, but this approach uses fewer objective function evaluations, is robust to non-differentiable objectives, and learns from previous samples to guide the search.9

Neural Algorithmic Reasoning: Discretized Approach

Discrete Neural Algorithmic Reasoning allows neural networks to perform algorithm-like computations. This approach forces neural networks to follow execution trajectories as combinations of predefined finite states. This is necessary for problems like algorithms that operate on continuous inputs.7

Chain of Logic (CoL): Structuring Synthesis Stages

The Chain of Logic approach structures the program synthesis process into multiple stages and guides it through heuristic control. This method shows amazing efficiency, improving accuracy by 70%, reducing tree operations by 91%, and processing time by 95%.19

"CoL breaks down rule application scope through heuristic vectors, decomposing DSL into multiple sub-DSLs, and dynamically manages state transitions during synthesis through keywords (return, logicjump(n), abort)."

Importance of Program Interpreters

Program interpreters play a key role in program synthesis:

1. Processing DSL Operation Semantics: Allows synthesis models to focus on control flow reasoning.
2. Generating Intermediate States: Executes partial programs to guide additional synthesis.
3. Supporting Decomposition in Execution Space: Enables step-by-step program construction.
4. Providing Detailed Execution Traces: Provides information beyond input-output examples.
5. Efficient Evaluation of Program Semantics: Reduces search space and synthesis time.16

Execution-Guided Synthesis is one of the main techniques that leverages the capabilities of such interpreters. This approach can greatly improve performance by utilizing intermediate states of partial program execution to guide next-step synthesis.16

ARC: A New Challenge for Program Synthesis

The ARC (Abstraction and Reasoning Corpus), developed by François Chollet, is a benchmark for measuring the generalization ability of artificial intelligence. ARC consists of visual reasoning tasks that require abstraction and few-shot learning abilities beyond simple pattern recognition.

Innovative Hybrid Systems

The "Reflection System" is an approach that combines LLMs (Large Language Models) and program synthesis solvers, showing outstanding performance in solving ARC problems. This system works in two stages:

1. Each model (LLM and program synthesis solver) predicts independently
2. A reflection model selects the solution that is likely to be most accurate56

This hybrid system shows far superior performance compared to approaches using only LLMs or only program synthesis solvers. This is the result of combining the flexibility of LLMs and the accuracy of program synthesis solvers.

Future Outlook for Program Synthesis

Program synthesis can be viewed as similar to the "pre-deep learning state" and requires infrastructure improvements. After effective algorithms are established, infrastructure based on these is expected to be built.

Coexistence of Deep Learning and Program Synthesis

In the future, deep learning and program synthesis are expected to evolve in ways that complement each other's strengths:

• Choice Based on the Inherent Structure of the Problem: Neural networks for problems with continuous structures, program synthesis for problems with discrete structures
• Development of Hybrid Data Structures: Development of representation methods where continuity and discreteness coexist
• Integration of Neural Networks and Programming Language Semantics: Advancement of methods where neural networks effectively guide program execution

Ultimately, these developments will contribute to building more powerful and general-purpose artificial intelligence systems.

Conclusion: Towards a New AI Paradigm

Program synthesis is an important research field that overcomes the limitations faced by deep learning and opens up new possibilities for artificial intelligence. The combination of deep learning, which is optimized for the continuous world, and program synthesis, which has strengths in the discrete world, can create AI systems that are more powerful and have superior generalization abilities.

Current program synthesis research is in its early stages, but the successful results of hybrid approaches hint at a bright future for this field. As envisioned by François Chollet, program synthesis can lead to artificial intelligence with true abstraction and reasoning abilities beyond simple pattern recognition.

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Citations:

1. https://openreview.net/attachment?id=7lRNOnZr1N&name=pdf
2. https://paperswithcode.com/task/program-synthesis
3. https://arxiv.org/html/2410.13874v3
4. https://openreview.net/pdf?id=ZdghnQLpqcD
5. https://openreview.net/forum?id=GU4CjUNNb5
6. https://openreview.net/pdf?id=GU4CjUNNb5
7. https://arxiv.org/pdf/2402.11628.pdf
8. https://arxiv.org/pdf/2502.02135.pdf
9. https://arxiv.org/abs/2412.11051
10. https://arxiv.org/pdf/2312.01502.pdf