AIの転換点:言語から世界モデルへ

AI의 전환점: 언어에서 세계 모델로

AI의 전환점: 언어에서 세계 모델로
AI研究は現在、言語や画像の生成モデルからワールドモデル(世界モデル)への重点が移りつつある

AI 연구는 현재, 언어나 이미지의 생성 모델에서 세계 모델로 초점이 옮겨지고 있다.

AI 연구는 현재, 언어나 이미지의 생성 모델에서 세계 모델로 초점이 옮겨지고 있다.
これは、実際の物理世界をシミュレートし、環境を推論する技術であり、ロボットや自動運転車などの用途には欠かせない

이것은, 실제의 물리 세계를 시뮬레이션 해서, 환경을 추론하는 기술이며, 로봇이나 오토 운전 자동차 등의 용도에서 빠질 수 없다.

이것은, 실제의 물리 세계를 시뮬레이션 해서, 환경을 추론하는 기술이며, 로봇이나 오토 운전 자동차 등의 용도에서 빠질 수 없다.
この転換は、メタやグーグルをはじめとする大手テクノロジー企業が集中的に取り組んでいることからも明らかである

이 전환은, 메타나 구글을 시작으로 하는 과학 기술 대기업이 집중적으로 추진하고 있는 것에서도 분명하다

이 전환은, 메타나 구글을 시작으로 하는 과학 기술 대기업이 집중적으로 추진하고 있는 것에서도 분명하다
メタのチーフAIサイエンティストであるヤン・ルカンは、ワールドモデルへの研究に注力する意向を強調している

메타의 주임 AI 과학자인 얀-루칸은, 세계 모델로의 연구에 주력할 의향을 강조하고 있다.

메타의 주임 AI 과학자인 얀-루칸은, 세계 모델로의 연구에 주력할 의향을 강조하고 있다.
フェイフェイ・リーが主導するWorld Labsは、Marbleというモデルを一般公開した

페이페이-리가 주도하는 World Labs는, Marble라는 모델을 일반공개 했다.

페이페이-리가 주도하는 World Labs는, Marble라는 모델을 일반공개 했다.
また、グーグルはGenieモデルをテストしており、エヌビディアは物理空間で動作するAI向けのOmniverseとCosmosプラットフォームを開発している

또, 구글은 Genie모델을 테스트하고 있으며, 엔비디아는 물리 공간에서 동작하는 AI를 위한 Omnivers와 Cosmos 브랜드 폼을 개발하고 있다.

또, 구글은 Genie모델을 테스트하고 있으며, 엔비디아는 물리 공간에서 동작하는 AI를 위한 Omnivers와 Cosmos 브랜드 폼을 개발하고 있다.
これらの取り組みから、AI研究は二次元のテキストや画像の理解を超えて、三次元空間の物理的シミュレーションに挑戦しようとしていることがうかがえる

이러한 노력으로, AI 연구는 2차원의 글이나 이미지의 이해를 넘어서, 2차원 공간의 물리적 시뮬레이션에 도전하려고 하고 있는 것을 엿볼 수 있다..

이러한 노력으로, AI 연구는 2차원의 글이나 이미지의 이해를 넘어서, 2차원 공간의 물리적 시뮬레이션에 도전하려고 하고 있는 것을 엿볼 수 있다..
フェイフェイ・リーは、人間の認知の根幹は空間的知性にあり、現代のAIに最も欠けているのはこの能力であると指摘している

페이페이-리는, 인간의 인지 근간은 공간적 지성에 있고, 현대의 AI에 가장 부족한 것은 이 능력이라고 지적하고 있다.

페이페이-리는, 인간의 인지 근간은 공간적 지성에 있고, 현대의 AI에 가장 부족한 것은 이 능력이라고 지적하고 있다.
人間は物理法則と空間的な相互関係のもとに存在し、世界の中で生きて行動する

인간은 물리 법칙과 공간적인 상호 관계의 아래에 존재하고, 세계에 살며 행동한다.

인간은 물리 법칙과 공간적인 상호 관계의 아래에 존재하고, 세계에 살며 행동한다.
しかし現在のAIは、記号的表現に基づいて世界を解釈しているにすぎない

그러나, 현재의 AI는, 기호적 표현에 기반하여 세계를 해석하고 있는 것에 불과하다.

그러나, 현재의 AI는, 기호적 표현에 기반하여 세계를 해석하고 있는 것에 불과하다.
自動運転車はこの技術の実用化の一例だが、その運用範囲は高度に構造化されている

자동 운전 자동차 이 기술의 실용화의 한 예시지만, 그 운용 범위는 고도로 구조화 되어져 있다.

자동 운전 자동차 이 기술의 실용화의 한 예시지만, 그 운용 범위는 고도로 구조화 되어져 있다.
より複雑な環境で機能するには、AIは空間的な相互作用をより幅広く理解し、シミュレートする必要がある

보다 복잡한 환경에서 기능하려면, AI는 공간적인 상호 작용을 보다 폭 넓게 이해해, 시뮬레이션 할 필요가 있다.

보다 복잡한 환경에서 기능하려면, AI는 공간적인 상호 작용을 보다 폭 넓게 이해해, 시뮬레이션 할 필요가 있다.
現行のワールドモデルを実用化する試みは、将来に向けた可能性と、いまだ克服すべき技術的課題の双方を明らかにしている

현행 세계 모델을 실용화 하는 시도는, 미래를 향한 가능성과, 아직 극복해야 할 기술적 과제의 양쪽을 명확히 밝히고 있다.

현행 세계 모델을 실용화 하는 시도는, 미래를 향한 가능성과, 아직 극복해야 할 기술적 과제의 양쪽을 명확히 밝히고 있다.
たとえば、筆者がMarbleモデルを使ってゴッホの「アルルの寝室」の絵を三次元で再現させてみたところ、不完全な描写が現れた

예를 들면, 필자가 Marble 모델을 사용해 고흐의 [아를의 침실] 그림을 3차원으로 재현 시켜 봤더니, 불완전한 묘사가 나타났다.

예를 들면, 필자가 Marble 모델을 사용해 고흐의 [아를의 침실] 그림을 3차원으로 재현 시켜 봤더니, 불완전한 묘사가 나타났다.
壁や家具などが不完全にぼやけて表示され、物体の詳細が失われてしまったのである

벽이나 가구 등이 불완전하게 흐릿하게 표시되어, 물체의 상세함을 잃어버린 것이다.

벽이나 가구 등이 불완전하게 흐릿하게 표시되어, 물체의 상세함을 잃어버린 것이다.
これは、ワールドモデルが限られたデータから構造的に一貫性のある空間を構成できる一方で、より複雑な状況では細部の保持や精密な推論に限界があることを意味している

이것은, 세계 모델이 한정된 데이터에서 구조적으로 일관성 있는 공간을 구성할 수 있는 한편, 보다 복잡한 상황에는 세세한 부분의 유지나 정밀한 추론에 한계가 있는 것을 의미하고 있다.

이것은, 세계 모델이 한정된 데이터에서 구조적으로 일관성 있는 공간을 구성할 수 있는 한편, 보다 복잡한 상황에는 세세한 부분의 유지나 정밀한 추론에 한계가 있는 것을 의미하고 있다.
有効なワールドモデルを作るためには、過去のAI分野をはるかに超える技術的課題を克服しなければならない

유효한 세계 모델을 만들기 위해서는, 과거의 AI 분야를 훨씬 뛰어넘는 기술적 과제를 극복하지 않으면 안된다.

유효한 세계 모델을 만들기 위해서는, 과거의 AI 분야를 훨씬 뛰어넘는 기술적 과제를 극복하지 않으면 안된다.
物理空間を忠実に再現するには、新たな状態を予測し、膨大なデータと文脈的・因果的関係の理解が要求される

물리 공간을 충실하게 재현하려면, 새로운 상태를 예측해, 방대한 데이터와 문맥적, 인과적 관계의 이해가 요구된다.

물리 공간을 충실하게 재현하려면, 새로운 상태를 예측해, 방대한 데이터와 문맥적, 인과적 관계의 이해가 요구된다.
さらには、AIは時間を超えて情報を保持し、首尾一貫した行動を続ける記憶能力も獲得しなければならない

게다가, AI는 시간을 넘어 정보를 유지해, 계속 한결같이 행동하는 기억 능력도 획득하지 않으면 안된다.

게다가, AI는 시간을 넘어 정보를 유지해, 계속 한결같이 행동하는 기억 능력도 획득하지 않으면 안된다.
このような複雑な技術的課題を解決するだけでなく、新たなリスクも浮上する

이러한 복잡한 기술적 과제를 해결할 뿐 아니라, 새로운 리스크도 떠오른다.

이러한 복잡한 기술적 과제를 해결할 뿐 아니라, 새로운 리스크도 떠오른다.
物理世界に適用されるAIシステムが、人間の指示なしに行動する場合、理解やシミュレーションの限界が現実世界での有害な変化を引き起こしかねないからだ

물리 세계에 적용되는 AI 시스템이, 인간의 지시 없이 행동하는 경우, 이해나 시뮬레이션의 한계가 현실 세계에 유해한 변화를 야기할지도 모르기 때문이다.

물리 세계에 적용되는 AI 시스템이, 인간의 지시 없이 행동하는 경우, 이해나 시뮬레이션의 한계가 현실 세계에 유해한 변화를 야기할지도 모르기 때문이다.
したがって、ワールドモデルの開発には、技術的な挑戦を克服すると同時に、この技術を安全で信頼性の高い方法で社会に受け入れるための枠組みの構築も必要である

따라서, 세계 모델의 개발에는, 기술적인 도전을 극복하는 것과 동시에, 이 기술을 안전하고 신뢰성 높은 방법으로 사회에 받아 들이게 하기 위한 구조의 구축도 필요하다.

따라서, 세계 모델의 개발에는, 기술적인 도전을 극복하는 것과 동시에, 이 기술을 안전하고 신뢰성 높은 방법으로 사회에 받아 들이게 하기 위한 구조의 구축도 필요하다.