멘티스

멘티스(MENTIS)는 영상이나 이야기 속 인물이 다음에 어떤 행동을 할지 예측할 때, 눈에 보이는 장면뿐 아니라 그 인물이 무엇을 믿고 있는지까지 함께 따져보는 계산 절차다.

비유를 들면 이렇다. 친구가 방을 나간 사이 누군가 컵을 몰래 찬장에 옮겨놓았다고 하자. 방의 모습만 있는 그대로 재현하는 프로그램은 컵이 지금 찬장에 있다는 사실만 안다. 하지만 멘티스는 여기에 더해 그 친구는 아직 컵이 테이블 위에 있다고 믿고 있다는 사실까지 따로 계산해서, 친구가 방에 돌아오면 테이블부터 찾아볼 거라고 예측한다. 즉 장면의 물리적 상태와 인물 마음속 상태를 나란히 두고 함께 그려본 뒤, 그럴듯한지·마음의 앞뒤가 맞는지·상황에 어울리는지를 각각 점수 매겨 가장 알맞은 답을 골라내는 방식이다.

멘티스는 기존 AI 모델을 다시 훈련시키지 않고 그 위에 얹어 쓰는 조립식 절차에 가깝다. 연구진은 이 절차가 실제로 효과가 있는지 확인하려고 448개의 판단 장면을 모은 평가 세트를 함께 만들었고, 마음 상태를 고려한 쪽이 그렇지 않은 쪽보다 사람의 다음 행동을 훨씬 정확하게 맞혔다.

기사는 '연구진은 추가 학습 없이 돌아가는 모듈형 파이프라인 MENTIS를 만들었어요'라고 쓴다. 여기서 흔히 헷갈리는 점은 멘티스가 이론 자체라고 오해하는 것인데, 실제로는 '마음 상태를 함께 모델링한다'는 이론적 틀(MWM)을 검증하기 위해 만든 실행용 절차의 이름이다.

아무 AI 챗봇에 이렇게 물어보면 멘티스가 다루려는 문제를 직접 체감할 수 있다.

'철수는 컵을 냉장고에 넣었다. 철수가 방을 나간 사이 영희가 몰래 컵을 찬장으로 옮겼다. 철수가 돌아오면 컵을 어디서 찾을까?'

정답은 냉장고다. 답을 내는 과정에서 모델이 실제 컵의 위치가 아니라 철수가 믿고 있는 위치를 따라가는지 살펴보면 된다.