Planning · 계획 수립

계획 퍼즐로 보는 AI의 추론 능력

창고 퍼즐과 주차장 탈출 문제를 통해 LLM이 정말로 "앞을 내다보고 계획"할 수 있는지 직접 검증해 봅시다.

왜 이런 퍼즐을? 두 퍼즐 모두 계산 복잡도가 PSPACE-complete인 계획 수립(planning) 문제입니다(일반화된 크기 기준으로 증명됨; 수업에서는 작은 맵 사례를 다룸). LLM이 규칙을 "외워서" 푸는 것이 아니라, 실제로 여러 수 앞을 시뮬레이션해야만 풀 수 있습니다. AI에게 문제를 풀게 하고, 받은 답을 이 사이트에서 직접 검증해 보세요.
📦

창고 퍼즐 (Sokoban)

상자를 모든 목표 지점으로 밀어 옮기는 고전 퍼즐. 데드락·순서 의존성이 LLM의 약점을 드러냅니다.

3문제 데드락 순서 의존
풀기 시작
🚗

주차장 탈출 (Rush Hour)

빨간 차(X)를 오른쪽 출구로 빼내세요. 12대 차량이 얽힌 구조에서 최소 11수가 필요합니다.

1문제 6×6 격자 차량 12대
풀기 시작