Winograd Schema Challenge(WSC)

Winograd Schema Challenge(WSC)

 

1. 어원 및 정의

어원:
Winograd Schema Challenge(WSC)는 미국의 컴퓨터 과학자인 **테리 윈오그라드(Terry Winograd)**의 이름에서 유래했으며, 그의 연구를 기반으로 2011년 **헥터 레베스크(Hector Levesque)**가 제안한 인공지능 평가 방식이다.

정의:
Winograd Schema Challenge(WSC)란, AI가 인간처럼 문맥을 이해하고 논리적 추론을 할 수 있는지를 평가하는 테스트로, 기존 **튜링 테스트(Turing Test)**의 대안으로 제시되었다. AI가 언어의 문맥적 의미와 인과 관계를 얼마나 정확하게 파악할 수 있는지를 평가하는 것이 목적이다.

 

2. WSC의 중요성과 특징

구분	내용
언어 이해 평가	AI가 단순한 패턴 인식이 아니라 진정한 의미 이해를 하는지 평가.
논리적 추론 능력 검증	인간처럼 문맥과 논리를 통해 답을 도출할 수 있는지 확인.
기계 학습 한계 확인	AI가 단순한 통계적 언어 모델이 아니라 의미를 이해하는지 검증.
튜링 테스트의 한계 극복	기존 튜링 테스트보다 더 정교한 AI 평가 방식.

결론:
WSC는 단순한 대화가 아닌 문맥적 의미 이해를 기반으로 AI의 언어 처리 능력을 평가하는 중요한 시험 방식이다.

 

3. Winograd Schema Challenge의 원리

① 기본 개념

• WSC는 **대명사 해석 문제(pronoun resolution)**를 이용해 AI가 문장을 올바르게 이해했는지 평가한다.
• 문장 안의 대명사가 가리키는 대상을 AI가 올바르게 추론할 수 있어야 한다.

② 문제 형식

• 두 개의 가능한 해석이 존재하는 문장을 주고, 특정 단어를 바꾸었을 때 정답이 달라지는지 판단하게 함.
• 인간은 문맥을 통해 쉽게 이해할 수 있지만, AI는 어려움을 겪는다.

 

4. WSC의 예제 문제

예제 1:

The trophy doesn't fit in the suitcase because it is too big.
What does "it" refer to? (A) The trophy (B) The suitcase
정답: The trophy

The trophy doesn't fit in the suitcase because it is too small.
What does "it" refer to? (A) The trophy (B) The suitcase
정답: The suitcase

예제 2:

Joan tried to give candy to Sue, but she wasn’t hungry.
"She" refers to: (A) Joan (B) Sue
정답: Sue

Joan tried to give candy to Sue, but she wasn’t generous.
"She" refers to: (A) Joan (B) Sue
정답: Joan

결론:
WSC는 인간이라면 쉽게 이해할 수 있는 문맥적 의미를 AI가 논리적으로 해석할 수 있는지를 테스트하는 방식이다.

 

5. WSC와 튜링 테스트 비교

구분	튜링 테스트(Turing Test)	WSC(Winograd Schema Challenge)
목적	AI가 인간처럼 대화할 수 있는지를 평가	AI가 언어의 의미를 올바르게 이해하는지를 평가
평가 방식	인간 평가자가 AI와 대화 후 판별	AI가 대명사 및 문맥적 의미를 올바르게 해석하는지 평가
단점	AI가 단순한 패턴 모방으로 통과 가능	AI가 통계 기반 학습으로 푸는 경우가 있음
장점	전반적인 AI의 자연스러움을 평가 가능	언어의 문맥적 이해와 논리적 사고 능력을 평가 가능

결론:
튜링 테스트는 AI의 대화 능력을 평가하지만, WSC는 AI가 언어의 의미를 정확히 이해하는지를 평가하는 보다 정교한 방식이다.

 

6. WSC에서의 AI 성능

AI 모델	연도	성능
기존 기계 학습 모델	~2015	50% 이하 (무작위 추측과 유사)
BERT 및 GPT-3	2020	약 65~75% 정확도
GPT-4 및 최신 LLM	2023	약 85% 이상 정확도

결론:
최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 WSC 문제를 해결하는 AI의 성능이 점점 향상되고 있지만, 여전히 인간 수준(약 95~98%)에는 도달하지 못하고 있다.