르쿤의 AGI 달성 조건과 월드 모델(WM)의 중요성

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대상자 대상자_정보

• *AI 연구자 및 개발자**

- 난이도: 고급 수준 (AGI, 월드 모델, 추상화 개념 이해 필요)

핵심 요약

• 인간 지능의 4가지 핵심 요소: 물리적 세계 이해, 지속 가능한 기억, 논리적 추론, 계층적 행동 계획 수립
• LLM의 한계: 편법적 해결(예: RAG, 비전 모델 추가)으로 진정한 지능 구현 불가
• 월드 모델(WM)의 핵심: 현실 세계 상태 예측 + 추상화 능력 기반의 계층적 모델링

섹션별 세부 요약

1. 인간 지능의 4가지 요소

• 물리적 세계에 대한 이해, 지속 가능한 기억, 논리적 추론, 계층적 행동 계획 수립 능력이 인간 지능의 핵심
• 현재 LLM은 이 요소를 제대로 구현하지 못함 (예: 비전 모델 추가, RAG 사용 등 편법적 접근)

2. 월드 모델(WM)의 필요성

• WM은 특정 시점의 세계 상태를 파악하고, 행동이 발생한 후의 상태 변화를 예측하는 기능을 가짐
• 현실 세계는 무한하고 예측 불가능하므로, 추상화(abstraction) 능력이 필수적

3. V-제파(V-JEPA) 모델의 특징

• 비생성(non-generative) 모델로, 영상의 일부를 숨기고 나머지 정보로 예측
• 기존 AI는 픽셀 수준 예측에 집중하지만, V-제파는 추상적 표현을 기반으로 미래 상태를 예측
• 화학의 계층적 구조(입자 → 원자 → 분자 → 재료)와 유사한 계층적 추상화 방식 적용

4. 스케일링 법칙에 대한 비판

• LLM의 확장성은 낮고, 데이터 및 연산 자원 증가에 따른 지능 향상은 제한적
• 초지능(Superintelligence)의 탄생은 단순한 스케일링이 아닌, 구조적 접근이 필수적

결론

• 월드 모델(WM)의 핵심은 추상화 능력으로, V-제파는 이에 기반한 비생성 모델로 개발
• LLM의 스케일링 법칙에만 의존하는 접근은 AGI 달성에 한계가 있으므로, 계층적 추상화와 현실 세계 모델링에 초점을 맞춰야 함