Open-Ended Learning:
무한한 지능의 진화
AI가 정해진 목표를 넘어 스스로 새로운 지식과 기술을 창조하며 무한히 발전하는 학습 패러다임에 대한 심층 분석입니다.
Open-Ended Learning은 AI가 정해진 목표를 넘어 스스로 새로운 지식과 기술을 창조하며 무한히 발전하는 학습 패러다임이다. 이는 학교 커리큘럼을 넘어 호기심으로 탐험하고 새로운 지식을 스스로 만들어내는 인간 아이의 성장 과정과 흡사한 개념이다.
기존 AI의 한계를 극복하고 AGI(인공 일반 지능)를 넘어 ASI(인공 초지능)로 나아가기 위한 핵심 열쇠이다. 실세계 로보틱스, 과학 발견, 게임 AI 등 예상치 못한 무한한 상황에 AI가 멈추지 않고 지속적으로 적응하며 혁신하는 기반이다. 자기 개선 루프를 통해 AI가 스스로 새로운 데이터와 태스크를 생성하며 무한 성장하는 원동력이다.
Novelty + Learnability
AI가 배울 가치 있는 새로운 요소를 끊임없이 생성하는 핵심 특징
Self-Generation
AI가 문제와 환경을 자율적으로 만들어 학습하는 자기 생성의 메커니즘
Co-Evolution
AI와 환경 또는 다른 AI가 상호작용하며 함께 진화하는 공진화 요소
Infinite Development
정해진 끝점이 없는 무한한 발전 과정이 내포된 학습 지향점
2025~2026 최신 연구 동향
Open-Ended Learning을 에이전트 AI(Agentic AI), 월드 모델(World Models), LLM(거대 언어 모델)과 결합하여 자율적 무한 혁신을 지향하는 추세이다.
The Explorer Paradigm
Open-Ended Learning은 AI를 단순히 시험 잘 보는 학생이 아닌, 끝없이 탐험하고 창조하는 탐험가로 만드는 개념이다. 이 방향은 AI를 단순한 도구를 넘어 자율적인 지능 생태계로 발전시키는 AGI/ASI 로드맵의 핵심 동력이다.