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번역 추가
기사 상세정보
번역 추가
A
I
の
転換
点
てんかんてん
:
言語
げんご
か
ら
世界
せかい
モデル
へ
한국어
A
I
の
転換
点
てんかんてん
:
言語
げんご
か
ら
世界
せかい
モデル
へ
AI
エーアイ
研究
けんきゅう
は
現在
げんざい
、
言語
げんご
や
画像
がぞう
の
生成
せいせい
モデル
もでる
からワールド
モデル
もでる
(
世界
せかい
モデル
もでる
)への
重点
じゅうてん
が
移
うつ
りつつある。
これは、
実際
じっさい
の
物理
ぶつり
世界
せかい
をシミュレートし、
環境
かんきょう
を
推論
すいろん
する
技術
ぎじゅつ
であり、ロボットや
自動
じどう
運転車
うんてんしゃ
などの
用途
ようと
には
欠
か
かせない。
この
転換
てんかん
は、メタやグーグルをはじめとする
大手
おおて
テクノロジー
企業
きぎょう
が
集中的
しゅうちゅうてき
に
取
と
り
組
く
んでいることからも
明
あき
らかである。
メタのチーフ
AI
エーアイ
サイエンティストであるヤン・ルカンは、ワールド
モデル
もでる
への
研究
けんきゅう
に
注力
ちゅうりょく
する
意向
いこう
を
強調
きょうちょう
している。
フェイフェイ・リーが
主導
しゅどう
するWorld Labsは、Marbleという
モデル
もでる
を
一般
いっぱん
公開
こうかい
した。
また、グーグルはGenie
モデル
もでる
をテストしており、エヌビディアは
物理
ぶつり
空間
くうかん
で
動作
どうさ
する
AI
エーアイ
向
む
けのOmniverseとCosmosプラットフォームを
開発
かいはつ
している。
これらの
取
と
り
組
く
みから、
AI
エーアイ
研究
けんきゅう
は
二次元
にじげん
のテキストや
画像
がぞう
の
理解
りかい
を
超
こ
えて、
三次元
さんじげん
空間
くうかん
の
物理的
ぶつりてき
シミュレーションに
挑戦
ちょうせん
しようとしていることがうかがえる。
フェイフェイ・リーは、
人間
にんげん
の
認知
にんち
の
根幹
こんかん
は
空間的
くうかんてき
知性
ちせい
にあり、
現代
げんだい
の
AI
エーアイ
に
最
もっと
も
欠
か
けているのはこの
能力
のうりょく
であると
指摘
してき
している。
人間
にんげん
は
物理
ぶつり
法則
ほうそく
と
空間的
くうかんてき
な
相互
そうご
関係
かんけい
のもとに
存在
そんざい
し、
世界
せかい
の
中
なか
で
生
い
きて
行動
こうどう
する。
しかし
現在
げんざい
の
AI
エーアイ
は、
記号的
きごうてき
表現
ひょうげん
に
基
もと
づいて
世界
せかい
を
解釈
かいしゃく
しているにすぎない。
自動
じどう
運転車
うんてんしゃ
はこの
技術
ぎじゅつ
の
実用化
じつようか
の
一例
いちれい
だが、その
運用
うんよう
範囲
はんい
は
高度
こうど
に
構造化
こうぞうか
されている。
より
複雑
ふくざつ
な
環境
かんきょう
で
機能
きのう
するには、
AI
エーアイ
は
空間的
くうかんてき
な
相互
そうご
作用
さよう
をより
幅広
はばひろ
く
理解
りかい
し、シミュレートする
必要
ひつよう
がある。
現行
げんこう
のワールド
モデル
もでる
を
実用化
じつようか
する
試
こころ
みは、
将来
しょうらい
に
向
む
けた
可能性
かのうせい
と、いまだ
克服
こくふく
すべき
技術的
ぎじゅつてき
課題
かだい
の
双方
そうほう
を
明
あき
らかにしている。
たとえば、
筆者
ひっしゃ
がMarble
モデル
もでる
を
使
つか
ってゴッホの「アルルの
寝室
しんしつ
」の
絵
え
を
三次元
さんじげん
で
再現
さいげん
させてみたところ、
不完全
ふかんぜん
な
描写
びょうしゃ
が
現
あらわ
れた。
壁
かべ
や
家具
かぐ
などが
不完全
ふかんぜん
にぼやけて
表示
ひょうじ
され、
物体
ぶったい
の
詳細
しょうさい
が
失
うしな
われてしまったのである。
これは、ワールド
モデル
もでる
が
限
かぎ
られたデータから
構造的
こうぞうてき
に
一貫性
いっかんせい
のある
空間
くうかん
を
構成
こうせい
できる
一方
いっぽう
で、より
複雑
ふくざつ
な
状況
じょうきょう
では
細部
さいぶ
の
保持
ほじ
や
精密
せいみつ
な
推論
すいろん
に
限界
げんかい
があることを
意味
いみ
している。
有効
ゆうこう
なワールド
モデル
もでる
を
作
つく
るためには、
過去
かこ
の
AI
エーアイ
分野
ぶんや
をはるかに
超
こ
える
技術的
ぎじゅつてき
課題
かだい
を
克服
こくふく
しなければならない。
物理
ぶつり
空間
くうかん
を
忠実
ちゅうじつ
に
再現
さいげん
するには、
新
あたら
たな
状態
じょうたい
を
予測
よそく
し、
膨大
ぼうだい
なデータと
文脈的
ぶんみゃくてき
・
因果的
いんがてき
関係
かんけい
の
理解
りかい
が
要求
ようきゅう
される。
さらには、
AI
エーアイ
は
時間
じかん
を
超
こ
えて
情報
じょうほう
を
保持
ほじ
し、
首尾一貫
しゅびいっかん
した
行動
こうどう
を
続
つづ
ける
記憶
きおく
能力
のうりょく
も
獲得
かくとく
しなければならない。
このような
複雑
ふくざつ
な
技術的
ぎじゅつてき
課題
かだい
を
解決
かいけつ
するだけでなく、
新
あたら
たなリスクも
浮上
ふじょう
する。
物理
ぶつり
世界
せかい
に
適用
てきよう
される
AI
エーアイ
システム
しすてむ
が、
人間
にんげん
の
指示
しじ
なしに
行動
こうどう
する
場合
ばあい
、
理解
りかい
やシミュレーションの
限界
げんかい
が
現実
げんじつ
世界
せかい
での
有害
ゆうがい
な
変化
へんか
を
引
ひ
き
起
お
こしかねないからだ。
したがって、ワールド
モデル
もでる
の
開発
かいはつ
には、
技術的
ぎじゅつてき
な
挑戦
ちょうせん
を
克服
こくふく
すると
同時
どうじ
に、この
技術
ぎじゅつ
を
安全
あんぜん
で
信頼性
しんらいせい
の
高
たか
い
方法
ほうほう
で
社会
しゃかい
に
受
う
け
入
い
れるための
枠組
わくぐ
みの
構築
こうちく
も
必要
ひつよう
である。