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Research Trends

Strategic Insight

AGI의 직관적 물리학(Intuitive Physics) 이해: 2025~2026년 연구개발 동향

AGI(인공 일반 지능)의 직관적 물리학 이해는 핵심 과제. 물리 세계(중력, 충돌, 객체 영속성 등) 시뮬레이션·예측·추론 능력 확보는 로보틱스, 자율 주행, 세계 모델링의 필수 요소. 2025~2026년 연구는 World Models (비디오·로봇 데이터 기반 물리 법칙 학습) 중심. LLM(대형 언어 모델) 한계 극복 및 실세계 적응성 강화 목표. 데이터 비효율성·환각 문제 해결, AGI 로드맵(예: Elon Musk의 Grok 5)의 핵심 강조점.

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World Models 기반 직관적 물리학 학습

Core Trends: 비디오·센서 데이터 시뮬레이션

  • LLM의 텍스트 예측 강점 대비 물리 이해 약점 보완을 위한 World Models(예: JEPA, DreamerV3) 활용.
  • 비디오·로봇 데이터 기반 '자기 감독 학습'을 통한 물리 법칙 습득.
  • AGI의 실세계 불확실성 처리 능력 강화 목적.
  • 2025~2026년 연구: 에지 케이스 예측 및 sim-to-real 전이 중점.
  • 인간 아동의 중력 학습처럼, AI의 데이터 효율적 학습으로 AGI 타임라인 가속화.

Selected Papers

arXiv:2501.09038
Do Generative Video Models Learn Physical Principles from Watching Videos?

생성 비디오 모델의 물리 원리 학습 능력 평가 및 AGI World Models의 한계 제시.
Nature 2025
Mastering diverse control tasks through world models

DreamerV3를 통한 150개 제어 태스크 학습 및 AGI 에이전트 행동 향상 입증.
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벤치마크 및 평가: 이해도 측정

Focus: 데이터 효율성·로버스트성

  • AGI의 물리 이해 객관화를 위한 신규 벤치마크 개발 중점.
  • IntPhys 2와 같은 비디오 기반 테스트를 통한 모델의 '직관적 오류' 식별.
  • 기존 모델의 낮은 성능 개선을 위한 물리 합성 데이터 증강의 필수성.
  • 로보틱스·자율 주행 안전성 향상에 직접 기여.
Meta AI Research
IntPhys 2: Physical Plausibility Benchmark

SOTA 모델의 물리 이해 부족 지적 및 개선 제안.

 ICLR 2025
Scalable Robot Data Generation

AGI 에이전트의 실세계 적응성 20~30% 향상 사례.
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AGI 통합: 물리 이해와 에이전트 행동 결합

Domain: 로보틱스·Embodied AI

텍스트 중심 LLM의 AGI 한계 극복을 위한 물리 이해의 '마지막 병목' 해결이 최우선 과제입니다. 2026년 AGI 도달 가능성을 높이는 핵심 요인입니다.

Genie Sim 3.0: High-Fidelity Simulation for Humanoid Robot

xAI 프로젝트 연계, 물리 예측 정확도 25% 향상.

Sensor Fusion and Multi-Modal Perception

센서 퓨전 기반 로보틱스 물리 이해 증진, 성능 40% 향상.

Conclusion

2025~2026년 연구는 AGI의 직관적 물리학을 통한 '세계 이해' 달성에 집중하고 있습니다. World Models 및 벤치마크가 핵심이며, 데이터 효율성·sim-to-real 격차 해소가 AGI 타임라인(2026년) 가속화의 중요 요소입니다. 이는 로보틱스·자율 주행 실용화 및 기존 LLM 한계 극복을 위한 가장 설득력 있는 발전 방향입니다.