과거 인공지능은 복잡한 장면을 픽셀 덩어리로 통째로 암기하는 방식이었다. 이는 미지의 상황에서 한계를 드러내는 데이터 의존적 학습의 결과이다. 오늘날 AI는 세상을 독립적 객체의 조합으로 분해 이해하는 구성적 세계 모델을 추구하는 중이다. 구성적 지능은 AI에게 물리적 상식을 부여하는 핵심 능력이다. 이는 고정된 이미지가 아닌 유연한 부품들의 집합을 인식하는 새로운 접근 방식이다.
1 분해: 독립적 단위의 발견
첫 번째 원리는 세상을 레고 블록처럼 독립적 단위로 나누는 분해 과정이다. 구성적 지능은 복잡한 장면을 위치, 기하학적 구조, 물리적 특성을 가진 슬롯으로 파악하는 능력이다. 비지도 학습을 통해 스스로 객체를 분리해내어 효율적인 데이터 활용을 가능하게 하는 강점이다. 재난 현장에서 로봇이 잔해 더미를 콘크리트 조각, 철근, 생존자로 분리 인지하는 예시가 그 증거다.
2 재조합: 보지 못한 세상의 예측
두 번째 원리는 보지 못한 세상도 예측하는 재조합의 마법이다. AI는 객체의 성질과 상호작용 규칙을 새로운 방식으로 재조합하여 상황을 추론하는 능력이다. 이는 학습 데이터에 없는 환경에서도 당황하지 않는 조합적 일반화를 가능하게 하는 핵심이다. 수만 번의 연습 없이 몇 개의 예시만으로 미지의 환경에 적응하는 점진적 제로샷 학습의 기반이다.
3 상상: 물리 법칙의 내재화
세 번째 원리는 상상에 물리 법칙을 더하는 과정이다. 구성적 지능은 모델 내부에 중력, 충돌, 관성 등 물리적 상식을 내재화하는 기술이다. 이는 물체 간의 상호 침투나 형태 일그러짐을 방지하는 사실적인 4D 시뮬레이션의 결과이다. 실제 세계와 동일한 수준의 사실적인 영상 생성 및 추론을 가능하게 하는 능력이다. 이러한 물리적 상식은 로봇이 위험한 현장에서 임무를 안전하게 수행하게 만드는 핵심 두뇌다.
구성적 지능은 더 나아가 '만약에' 시나리오를 검토하는 인과 추론 능력이다. AI는 세상을 객체의 물리 속성과 인과 관계를 포함하는 인과 그래프로 모델링하는 방식이다. 로봇은 실제 행동 전 두뇌 속 잠재적 롤아웃을 통해 가상 시나리오를 미리 실행하는 과정이다. NVIDIA PhysX와 같은 물리 시뮬레이터가 이 과정에서 물리 제약 준수 여부를 검증하는 도구다. 반사실적 추론으로 2차 붕괴를 예측하고 안전 경로를 찾는 능력이다.
The "Sim-to-Real" Challenge
완벽해 보이는 기술에도 상상과 현실 사이의 간극인 시뮬-리얼 갭이라는 도전이 존재한다. 현실의 복잡한 노이즈와 미세한 마찰 계수가 가상 세계와의 오차를 유발하는 원인이다. 도메인 랜덤화는 중력, 마찰력, 조명 등을 무작위로 변화시켜 강건성을 갖추게 하는 기법이다.
Real2Sim2Real Loop는 현실 데이터로 가상 세계의 물리 파라미터를 교정하는 폐루프 체계이다. OpenAI Sora와 같은 생성 AI는 여전히 유체 역학 등 복잡한 물리 법칙에서 통계적 그럴싸함에 의존하는 한계점을 보여주는 사례다. 진정한 물리적 이해로 나아가는 과정에서 모델 붕괴 문제를 막는 것이 핵심 과제다.
결론적으로, 구성적 지능은 AI를 단순 암기 천재에서 응용력과 물리적 상식을 갖춘 실천가로 변모시키는 핵심 엔진이다. 이는 AI에게 생명체만이 가진 공간 지능을 부여하는 과정이다. 결국 인간과 동등한 수준의 범용 인공지능으로 향하는 결정적인 징검다리다.