AI가 똑똑해지는 방식? 귀납, 연역, 유비 추론 쉽게 정리해봤어

AI가 사람처럼 사고한다고들 하지?

근데 과연 AI가 무슨 방식으로 ‘생각’을 하는 걸까?

우리가 흔히 알고 있는 추론 방식—귀납, 연역, 유비—이 셋 중에 어디에 해당할까? 

 

AI가 추론한다는 건 뭘까?

일단 AI의 ‘추론’이라는 건,

이미 학습된 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 마주했을 때, ‘아 이건 이런 거네~’ 하고 판단하거나 예측하는 과정을 말해.

쉽게 말하면, 과거를 보고 미래를 찍는 거지.

예를 들어 너가 AI한테 고양이 사진을 엄청 보여줬다면,

AI는 새로운 고양이 사진을 보고 “이건 고양이야”라고 말할 수 있어.

이게 추론의 기본이야.

 

AI는 귀납적 추론에 진심이야

경험 많은 AI는 잘 맞힌다

요즘 대세인 GPT 같은 LLM(대형 언어 모델)이나 트랜스포머 기반 모델들은 귀납적 추론을 엄청 잘해.

왜냐면 얘네는 수많은 데이터를 보고 배웠기 때문에, 그 안에서 패턴을 찾아내고 일반화하는 데 특화돼 있어.

귀납 추론이라는 건,

쉽게 말하면 “A도 그렇고 B도 그렇고 C도 그러니까, 아마 다 그런 거겠지?” 하는 식이야.

예를 들어, "모든 백조가 하얗다"고 결론내는 건,

내가 본 백조가 다 하얗기 때문이야.

AI도 마찬가지로, 학습한 데이터에서 반복되는 패턴을 뽑아서 ‘규칙’처럼 만들어버리는 거지.

이 부분이 AI가 사람보다 잘하는 거 같아.
우리는 몇 번만 보고 대충 넘기는데, AI는 진짜 수십억 개의 데이터를 다 비교해가면서 패턴을 찾아.
그래서 어떤 면에선 ‘기계적 천재’처럼 보이는 거야.

 

연역적 추론? AI는 그거 좀 약해..

연역적 추론은 "모든 사람은 죽는다 → 소크라테스는 사람이다 → 소크라테스는 죽는다" 이런 식으로

‘원칙 → 결론’ 흐름을 따르는 거야. 깔끔하고 논리적이지.

근데 AI는 이걸 진짜 못해.

특히 훈련 과정에서 보지 못한 문제에 대해서는 허둥지둥해.

예를 들어 10진법 계산은 잘하지만, 갑자기 9진법이나 11진법을 시키면 틀리는 거야.

논리를 따르는 것 같아 보여도 사실은 ‘봤던 패턴’을 흉내 내는 거야.

이거 좀 충격이었어. 난 처음에 GPT가 논리적으로 사고하는 줄 알았는데,
사실은 “봤던 걸 재현하는” 느낌이더라구.
그래서 신뢰할 수 있는 ‘논리 파트너’로 쓰기엔 아직 멀었지.

 

유비(유추) 추론?? 비슷한 걸로 대충 맞추기

유비 추론은 "저 제품이 잘 팔렸으니까, 비슷한 이 제품도 잘 팔릴 거야" 같은 방식이야.

경험 하나를 기반으로 다른 비슷한 상황에도 적용해보는 거지.

AI는 이걸 어느 정도는 잘해, 특히 데이터가 부족할 때는 유비 추론으로 임시방편을 써.

비슷한 구조나 맥락을 찾아서 예측하려고 하니까.

예를 들어, 한 언어에서 배운 문법 패턴을 다른 언어에도 적용해보는 경우가 그 예야.

 

실제 AI는 모든 추론 방식을 섞어서 써

현실은 복잡해. AI도 귀납, 연역, 유비 추론을 단일하게 쓰는 게 아니라 조합해서 사용해.

예를 들어, 배치 추론이라는 건 과거 데이터를 한꺼번에 예측하는 방식이고,

실시간 추론은 사용자와 대화할 때 바로바로 응답하는 거지. 이때도 상황에 따라 다양한 추론 전략을 섞어서 쓰는 거야.

그리고 요즘 AI는 확률적 추론이나 퍼지 추론 같은 것도 같이 활용해.

데이터가 완벽하지 않거나, 불확실성이 클 때는 이런 방식이 더 적합하니까.

 

AI는 '패턴 장인'이다

지금 AI의 주력 추론 방식은 단연 귀납적 추론이야.

무수히 많은 데이터를 기반으로 반복되는 패턴을 추출하고, 그걸 일반화해서 새로운 상황에 적용하는 능력이 정말 탁월해.

반대로 연역적 추론은 아직 AI에겐 험난한 산 같고, 유비 추론은 데이터가 적을 때 잠깐 도움 되는 수준이야.

내 의견을 정리하면?

• AI는 논리보단 패턴에 강하다
• 연역적 사고는 아직 사람이 낫다
• 결국, AI를 똑똑하게 쓰려면 우리가 그 특성을 제대로 이해하고 있어야 한다는 거