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AI転換てんかんてん言語げんご世界せかいモデル
2025-12-01 03:01:08
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지 이 15:12 01/12/2025
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AI転換てんかんてん言語げんご世界せかいモデル
label.tran_page AI의 전환점: 언어에서 세계 모델로
AIエーアイ研究けんきゅう現在げんざい言語げんご画像がぞう生成せいせいモデルもでるもでる世界せかいもでる重点じゅうてんうつある
label.tran_page AI 연구는 현재, 언어나 이미지의 생성 모델에서 세계 모델로 초점이 옮겨지고 있다.
これ実際じっさい物理ぶつり世界せかい環境かんきょう推論すいろん技術ぎじゅつ自動じどう運転うんてんしゃなど用途ようと
label.tran_page 이것은, 실제의 물리 세계를 시뮬레이션 해서, 환경을 추론하는 기술이며, 로봇이나 오토 운전 자동차 등의 용도에서 빠질 수 없다.
この転換てんかん大手おおて企業きぎょう集中しゅうちゅうてきあきある
label.tran_page 이 전환은, 메타나 구글을 시작으로 하는 과학 기술 대기업이 집중적으로 추진하고 있는 것에서도 분명하다
AIエーアイあるモデルもでる研究けんきゅう注力ちゅうりょく意向いこう強調きょうちょう
label.tran_page 메타의 주임 AI 과학자인 얀-루칸은, 세계 모델로의 연구에 주력할 의향을 강조하고 있다.
主導しゅどうWorld LabsMarbleモデルもでる一般いっぱん公開こうかい
label.tran_page 페이페이-리가 주도하는 World Labs는, Marble라는 모델을 일반공개 했다.
またGenieモデルもでるテスト物理ぶつり空間くうかん動作どうさAIエーアイOmniverseCosmos開発かいはつ
label.tran_page 또, 구글은 Genie모델을 테스트하고 있으며, 엔비디아는 물리 공간에서 동작하는 AI를 위한 Omnivers와 Cosmos 브랜드 폼을 개발하고 있다.
これらAIエーアイ研究けんきゅう次元にじげんテキスト画像がぞう理解りかいさんじげん空間くうかん物理ぶつりてき挑戦ちょうせん
label.tran_page 이러한 노력으로, AI 연구는 2차원의 글이나 이미지의 이해를 넘어서, 2차원 공간의 물리적 시뮬레이션에 도전하려고 하고 있는 것을 엿볼 수 있다..


人間にんげん認知にんち根幹こんかん空間くうかんてき知性ちせいげんだいAIエーアイもっとのうりょくある指摘してき
label.tran_page 페이페이-리는, 인간의 인지 근간은 공간적 지성에 있고, 현대의 AI에 가장 부족한 것은 이 능력이라고 지적하고 있다.
人間にんげん物理ぶつり法則ほうそく空間くうかんてき相互そうご関係かんけい存在そんざい世界せかいなか行動こうどう
label.tran_page 인간은 물리 법칙과 공간적인 상호 관계의 아래에 존재하고, 세계에 살며 행동한다.
しかし現在げんざいAIエーアイ記号きごうてき表現ひょうげんもと世界せかい解釈かいしゃく
label.tran_page 그러나, 현재의 AI는, 기호적 표현에 기반하여 세계를 해석하고 있는 것에 불과하다.
自動じどう運転うんてんしゃこの技術ぎじゅつ実用じつようかいちれいその運用うんよう範囲はんい高度こうど構造こうぞうか
label.tran_page 자동 운전 자동차 이 기술의 실용화의 한 예시지만, 그 운용 범위는 고도로 구조화 되어져 있다.
複雑ふくざつ環境かんきょう機能きのうAIエーアイ空間くうかんてき相互そうご作用さようはばひろ理解りかい必要ひつようある
label.tran_page 보다 복잡한 환경에서 기능하려면, AI는 공간적인 상호 작용을 보다 폭 넓게 이해해, 시뮬레이션 할 필요가 있다.


現行げんこうモデルもでる実用じつようかこころ将来しょうらい可能かのうせい克服こくふく技術ぎじゅつてき課題かだい双方そうほうあき
label.tran_page 현행 세계 모델을 실용화 하는 시도는, 미래를 향한 가능성과, 아직 극복해야 할 기술적 과제의 양쪽을 명확히 밝히고 있다.
筆者ひっしゃMarbleモデルもでる使つか寝室しんしつ次元さんじげん再現さいげん不完全ふかんぜん描写びょうしゃあらわ
label.tran_page 예를 들면, 필자가 Marble 모델을 사용해 고흐의 [아를의 침실] 그림을 3차원으로 재현 시켜 봤더니, 불완전한 묘사가 나타났다.
かべ家具かぐなど不完全ふかんぜん表示ひょうじ物体ぶったい詳細しょうさいうしなある
label.tran_page 벽이나 가구 등이 불완전하게 흐릿하게 표시되어, 물체의 상세함을 잃어버린 것이다.
これモデルもでるかぎデータ構造こうぞうてき一貫いっかんせいある空間くうかん構成こうせいできる一方いっぽう複雑ふくざつ状況じょうきょう細部さいぶ保持ほじ精密せいみつ推論すいろん限界げんかい意味いみ
label.tran_page 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.


有効ゆうこうモデルもでるつく過去かこAIエーアイ分野ぶんや技術ぎじゅつてき課題かだい克服こくふく
label.tran_page 유효한 세계 모델을 만들기 위해서는, 과거의 AI 분야를 훨씬 뛰어넘는 기술적 과제를 극복하지 않으면 안된다.
物理ぶつり空間くうかん忠実ちゅうじつ再現さいげんあたら状態じょうたい予測よそく膨大ぼうだいデータ文脈ぶんみゃくてき因果いんがてき関係かんけい理解りかい要求ようきゅう
label.tran_page 물리 공간을 충실하게 재현하려면, 새로운 상태를 예측해, 방대한 데이터와 문맥적, 인과적 관계의 이해가 요구된다.
AIエーアイ時間じかん情報じょうほう保持ほじ首尾一貫しゅびいっかん行動こうどうつづ記憶きおく能力のうりょく獲得かくとく
label.tran_page 게다가, AI는 시간을 넘어 정보를 유지해, 계속 한결같이 행동하는 기억 능력도 획득하지 않으면 안된다.
この複雑ふくざつ技術ぎじゅつてき課題かだい解決かいけつあたら浮上ふじょう
label.tran_page 이러한 복잡한 기술적 과제를 해결할 뿐 아니라, 새로운 리스크도 떠오른다.
物理ぶつり世界せかい適用てきようAIエーアイシステムしすてむ人間にんげん指示しじ行動こうどう場合ばあい理解りかい限界げんかい現実げんじつせかい有害ゆうがい変化へんか
label.tran_page 물리 세계에 적용되는 AI 시스템이, 인간의 지시 없이 행동하는 경우, 이해나 시뮬레이션의 한계가 현실 세계에 유해한 변화를 야기할지도 모르기 때문이다.


したがってモデルもでる開発かいはつ技術ぎじゅつてき挑戦ちょうせん克服こくふくどうじこのぎじゅつ安全あんぜん信頼しんらいせいたか方法ほうほう社会しゃかいわくぐ構築こうちく必要ひつようある
label.tran_page 따라서, 세계 모델의 개발에는, 기술적인 도전을 극복하는 것과 동시에, 이 기술을 안전하고 신뢰성 높은 방법으로 사회에 받아 들이게 하기 위한 구조의 구축도 필요하다.