AI 이후의 세상을 읽다
먼지 쌓인 로봇이 연구실 구석에서 멈춰 서 있는 이유는 제어 알고리즘이 부족해서가 아니다. 물리 세계의 수많은 변수를 실시간으로 감당하지 못했기 때문이다. 피지컬 AI가 현실을 정복하기 위해 선택한 돌파구는 단순한 동작 반복이 아니라, 인간처럼 다음 행동의 결과를 미리 그려보는 예측 능력에 있다. 월드 모델(World Model), 행동 전에 예측이 필요한 이유 로봇이 컵을 쥐고 들어 올리는 단순한 … 더 읽기
피지컬 AI는 단순히 답변하는 AI가 아니라 현실을 인식하고 직접 움직이는 인공지능이다. 생각하는 두뇌에서 행동하는 두뇌까지, 피지컬 AI의 두뇌 구조가 어떻게 진화해왔는지 살펴본다. 피지컬 AI 이전, 현실을 이해하지 못했던 초기 인공지능 초기의 인공지능은 현실 세계의 불확실성을 전혀 견디지 못했다. 먼지 하나 없이 깨끗한 컴퓨터 내부와 달리 우리가 사는 현실은 온갖 변수와 소음으로 가득하기 때문이다. 예전 개발자들은 … 더 읽기
인간의 신경망 원리를 참고해 설계된 인공지능이 자신이 생성한 데이터만 계속해서 반복 학습하면, 인간의 치매와 소름 돋을 정도로 일치하는 지능 퇴화 현상을 겪는다.인간의 치매와 모델 붕괴는 발생 원인이 다르지만, 정보가 손실되고 지능이 퇴화하는 과정에서 흥미로운 공통점을 보여준다. 인공신경망(ANN)이란 무엇인가? AI는 왜 인간의 뇌를 모방할까 현대 인공지능은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 인공신경망(ANN)을 기반으로 발전해왔다. 생물학적 뇌가 … 더 읽기
인간의 데이터를 학습해 성장한 인공지능이 자신이 만든 데이터를 반복적으로 학습할 경우, 희귀 정보가 점차 사라지고 성능이 저하되는 모델 붕괴(Model Collapse) 현상이 발생할 수 있다. 특히 피지컬 AI는 모델 붕괴의 영향을 더욱 심각하게 받을 수 있다. 텍스트 생성 AI의 경우 잘못된 답변으로 끝날 수 있지만, 현실 세계에서 움직이는 로봇은 잘못된 학습이 곧 잘못된 행동으로 이어질 수 … 더 읽기
챗GPT가 등장했을 때 사람들은 더 똑똑한 챗봇이 탄생했다고 생각했다. 하지만 지금 벌어지는 변화는 단순한 챗봇 경쟁이 아니다. 인공지능은 인간의 명령을 이해하는 단계를 넘어 컴퓨터와 스마트폰의 운영체제 자체가 되려 하고 있다. 기술 생태계의 중심축이 인공지능 모델 자체에서 AI 운영체제(AI OS)로 이동하면서 정보기술 산업의 판도가 바뀌는 중이다. 마치 PC 시대의 윈도우와 스마트폰 시대의 안드로이드가 새로운 플랫폼 질서를 … 더 읽기
최근 제조업에서는 소규모 제조 모델(SMM, Small Manufacturing Model) 이 새로운 경쟁력으로 주목받고 있다. SMM은 공장에서 발생하는 생산 데이터와 설비 데이터를 학습하여 공정 최적화와 자율적 의사결정을 지원하는 제조 특화 인공지능 모델이다. 다시 말해 SMM은 모든 공장을 조금씩 이해하려는 인공지능이 아니라, 하나의 공정 그리고 더 크게는 공장을 누구보다 깊이 이해하려는 인공지능이다. 제조 현장이 인공지능에게 가장 까다로운 이유 … 더 읽기
인간의 생각과 최첨단 피지컬 AI의 움직임은 모두 미세한 전기 신호에서 시작된다. 현실을 인식하고 행동으로 옮기는 과정에서 인간과 기계는 놀라울 정도로 유사한 메커니즘을 공유한다. 인간의 생각은 어디에서 시작되는가 사람들은 흔히 기억이나 판단을 눈에 보이지 않는 마음의 영역이라고 여긴다. 하지만 과학적 관점에서 바라본 인간의 정신 활동은 철저하게 물리적인 현상이다. 우리가 오늘 점심 메뉴를 고르거나 과거의 추억을 떠올리는 … 더 읽기