GPT의 다음 단계는 무엇일까?
최근 카지노 쿠폰 업계에서 이슈화되고 있는 것들을 보시면 딥시크 이전에는 영상생성 카지노 쿠폰전쟁의 시대였습니다.
왜 이런 영상 카지노 쿠폰들이 대두화 된 것일까요? 오늘은 이 이야기를 조금 풀어봅시다.
먼저 조금 지루한 이야기를 풀어보죠, 인공지능(카지노 쿠폰)은 지난 수십 년간 연구실과 산업계 모두에서 굴곡 있는 발전 과정을 거쳐 왔습니다.
2번의 카지노 쿠폰겨울을 겪고, 그 이후 머신러닝이 대세인 상황에서 제프리힌튼박사가 새로운 제언을 내놓으면서 딥러닝이 대세가 되었죠. 그리고 최근 몇 해 사이 대형언어모델(LLM, Large Language Model)의 성공적인 사례 들이 나오며GPT는 카지노 쿠폰의 활용 범위를 폭발적으로 확장시켰습니다.
GPT-3.5나 GPT-4와 같은 모델들은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 있어 과거에는 상상하기 어려웠던 높은 수준의 성능을 보여주며, 챗봇부터 자동 번역, 창작 지원에 코딩까지광범위한 영역에서 이미 실용화가 이뤄지고 있습니다.
하지만 LLM 중심의 발전이 ‘엔드게임(Endgame)’이 될 것이라고 보기는 어렵습니다. 인간의 지적 능력은 언어 이해에 국한되지 않으며, 더욱이 물리 세계와의 상호작용 즉, 구체적 환경에서의 센싱(sensing), 제어(control), 행동(acting)을 통해 진정한 의미에서 “지능”을 발휘합니다. 실제로 LLM이 학습할 수 있는 인터넷 데이터는 포화되었고 이제 플랫폼 경쟁으로 갈 거다 말씀드린 적이 있으니까요
그렇다면 다음 단계의 카지노 쿠폰는 어떻게 진화해야 할까요?
이 질문에 대한 답 중 하나로 엔비디아의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 ‘ITF 월드 2023(ITF World 2023) 반도체 콘퍼런스’에서 제시한 미래 로드맵이 있습니다. 당시의 발언을 옮겨 보자면
By 'Embodied 카지노 쿠폰, ' we mean 카지노 쿠폰 that is no longer confined to the digital world alone, but rather interacts with physical objects. It needs to be capable of perceiving, manipulating, and moving real-world objects, much like robots or factory automation systems.
We are developing a model called ‘VIMA,’ which integrates vision, language, and action commands to physically carry out specific instructions—such as ‘place the widget into object A.’ This represents a significant breakthrough in enabling 카지노 쿠폰 to understand real-world objects and move in context.
To tr카지노 쿠폰n the motions, collision handling, and physical principles required in robotics, you need a high-fidelity simulation environment coupled with massive datasets. This calls for harnessing large-scale computational power—such as GPU computing—to implement rapid simulation-learning-feedback loops.
Digital twins are a very powerful tool for recreating the physical world in a virtual environment, allowing us to test new robots, manufacturing processes, and logistics systems. When combined with Embodied 카지노 쿠폰, they enable us to pre-validate robotic operations in real factories or distribution centers through simulation.
Moving forward, 카지노 쿠폰 will increasingly seek deeper integration with the real world, involving multifaceted challenges such as understanding physical laws, controlling robots, and ensuring energy efficiency. Ultimately, hardware, software, and algorithms all need to evolve in tandem.
이런 발언을 하였는데 내용은 복잡하지만, 결론적으로 말하면Embodied 카지노 쿠폰가 대세가 될 것도 결국 하드웨어가 따라와야 한다 이 정도로 정리할 수 있겠습니다.
여기서 말하는Embodied 카지노 쿠폰의 정의는 아래와 같은데
Embodied 카지노 쿠폰는 시뮬레이터(Simulator)라는 3D 가상환경(Environment)에 에이전트를 생성하여 여러 가지 과제(Task)를 수행시켜 학습시킨 후, 현실의 로봇과 같은 기계에 전이하여(Sim2 Real) 현실에서도 특정 과제(Task)를 잘 수행할 수 있도록 하는 분야
이렇게 말하면 어렵죠? 조금 직관적으로 학회에 나오는 것들을 봐보시죠
실제로 이런 로봇이나 아래와 같은 안경이 카지노 쿠폰와 결합되어 새로운 세상이 열린다 이런말 입니다.
카지노 쿠폰의 확장이 단순 컴퓨팅 소프트웨어 세계에서일반세계로 확장되는 것 이죠,물론 이러한 발전상을 두고 “결국 머신러닝이 조금 더 진보한 형태가 아닌가?”이런 의문이 나오는 것도 당연한 질문 입니다.
사실 머신러닝에서 1970년대부터 하고 있던 분야이기에 이 질문 또한 어느 정도 맞는 말이지만, 물리 세계와 긴밀히 연결된 카지노 쿠폰를 구현하기 위해서는 단순한 딥러닝 또는 강화학습만으로 해결하기 힘든 물리학적·공학적 난제들을 현행 LLM의 확장과 발전된 기술들로 해결하는 것이죠
예를 들어, 로봇이나 산업용 설비의 제어 모델을 학습시키는 과정에서, 실제로는 유체역학적 특성이나 열역학적 제약 같은 고차원적 물리 현상문제를 푸는 데 있어,해석·시뮬레이션하기 위해서는 전산유체역학(CFD)의 핵심인 나비에–스토크스 방정식 같은, 고도의 수학·물리 모델이 필수적으로 동원됩니다.
이러한 물리 모델을 카지노 쿠폰와 결합하려면 시뮬레이션과 실시간 제어, 빅데이터 분석이 동시에 필요한데, 이는 곧 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원과 복잡한 소프트웨어 스택이 높아지는 것이죠결국 이러한 파트로 넘어가는 데 있어 필수적인 것이 3D세계 기반의 구현화 기술로 또 대두되는 개념이디지털 트윈(Digital Twin)입니다.
디지털 트윈이란 물리적 시스템의 상태와 거동을 가상공간에 동일하게 투영함으로써, 실제 환경에서 발생할 수 있는 문제를 미리 예측·실험·최적화하는 개념
야 위에선 영상생성이라 매 갑자기 왜 디지털 트윈이 나와? 이런 의문이 드시죠? 간단합니다 기본적인 물리학적 확장을 생각해 보세요 기본적으로 공간의 확장은점 선 면으로 이루어지고 면이 무한이 늘어나는 것이 공간입니다.여기에 추가적으로 고려하는 것이 시간축이고요.
그렇다면 우리가 실제로 이러한 가상세계 공간을 투영하는데 필요한 것은 무엇일까요? 맞습니다, 이미지를 완벽하게 만들 수 있고 그걸 또 완벽하게 3차원으로로 확장할 수 있는 기술을 꿈꾸는 겁니다.
이미 제조업, 우주·항공, 에너지, 물류 등 다양한 산업군에서 디지털 트윈은 큰 관심을 받고 있으며, 이는 단순히 센서 데이터를 시각화하는 단계를 넘어 예측 진단과 자동 제어까지 담당하는 핵심 기술로 자리 잡아가고 있습니다. 따라서 물리 세계와의 상호작용을 전제로 하는 구체화된 카지노 쿠폰가 제대로 작동하려면, 사실상 디지털 트윈 기술과의 결합이 불가피해집니다.
출처-LG CNS 블로그실제로 LG에서는 이러한 디지털 트윈 기반의 물류 최적화를 이미 완성해서 활용하고 있고요
결과적으로 우리는 다음과 같은 흐름을 예상할 수 있습니다. LLM의 언어적·추상적 지능이 이미 상당한 성숙기에 접어들었다면, 그다음 단계는 물리 세계와의 접목을 통해 카지노 쿠폰가 “실제 환경에서 무엇인가를 행하고, 결과를 피드백받아 스스로 학습하는” 방향으로 진화할 것이라는 이야기죠, 물론 아직은 완벽하게 완성된 것은 아니지만 지금도 충분히 활용할 정도까지는 왔다는 거예요 자 그럼 좀 더 자세하게 이야기해 보시죠
1.물리 카지노 쿠폰 구현이 어려운 이유는 무엇인가?
이 이유는 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. 간단하게 말을 해볼까요?
고려해야 할게 더럽게 많아서 칩이 많이 필요하고 결국 돈이 많이 든다!
진짜 이 한 문장이 결론입니다. 생각보다 단순하지만 이를 한번 근거를 들어서 설명해보죠
1) 고차원 물리현상의 복잡성
LLM은 우선 논리적 이해라고 하지만 사실상 확률을 제대로 공부한 무한 원숭이 정리를 현대적인 기술로 진화시킨 것입니다.
에밀 보렐로, 1913년 논문 <Mécanique Statistique et Irréversibilité에 기재된 논리로"백만 마리의 원숭이가 매일 10시간씩 타자를 친다고 해서, 프랑스 국립 박물관에 있는 모든 책을 완전히 동일하게 만들어낼 수는 없을 것 같지만, 그렇다고 해서 그것이 가능하다는 확률을 부정할 수는 없다
이런 이론에서 점점 발전하여 기본적인 이론은 다 제해두고 문장단위 단어단위로 뒤에 올 말을 잘 맞춰 찾는다에 가깝죠 이전에도 우리말을 이해한다는 건 정확한 표현이 아니다라고 말씀드린 적 있듯이요
문제는 물리 세계에서 발생하는 현상은 텍스트 정보 처리보다 훨씬 복잡합니다. 예를 들어 볼까요?, 로봇이 특정 물체를 집고 이동시키는 단순 작업조차도, 실제로는 강체 역학(Rigid Body Dynamics), 유연체의 변형(Elastic Deformation), 충돌(Dynamic Collision), 마찰(摩擦) 같은 미시적·거시적 물리 현상들이 복합적으로 작용하는데 이거에 기본변수가 관절하나마다 수십수백까지 방정식으로 이루어져 있습니다.
괜히 "로봇으로 사과를 드는 것보다 부수는 게 압도적으로 쉽다." 이런 말이 나오는 게 아니에요 저런 정밀제어 기술들이 어렵거든요
물론 최근 나온 기술들에서는 딥시크처럼 강화학습을 활용하여 정확도를 높이고 있고 진짜 휴머노이드가 얼마 안 남은 것 같아요 이쪽은 다음 글로 준비 중인 파트를 조금 가져와 봤습니다.
(2) 시뮬레이션과 실제 사이의 차이(Reality Gap)
물리 엔진(Physics Engine)과 시뮬레이터(예: Mujoco, PyBullet, NVIDIA Omniverse 등)를 통해 가상 환경에서 로봇을 학습시키는 접근이 일반적입니다. 하지만 시뮬레이션과 현실 세계 사이에는 괴리(Reality Gap)가 존재합니다.
아마 시뮬레이션 엔지니어 분들은 아시겠지만, 메쉬하나 잘못 나눴다고 아예 다른 결과치가 나오고 구현했더니 결과치가 현실과 3% 이상차이나고 해석시간 길어지면 잘못 계산되거나 오류 나서 날아가고이런 경험들을 자주 하게 됩니다.
ps. 참고로 공학에서 3% 차이 나면 아예 못씁니다. 0.5%만 달라도돈 시간 다 날리고 처음부터 해야 하는 경우가 허다합니다.
지인 중에서도 자기네 회사도 도입하고 쓰고 싶지만, 한번 사고 나면 10억부터 시작하는데 어떻게 도입하냐, 사실상 제대로 써먹으려면 지금보다 더 올라와야지 기존 시스템을 다 갈아엎을 정도로 완성도가 올라와야 우리 쪽도 시도라도 해볼 거다.
라는 이야기가 많습니다 제대로 민간에 도입되기 위해서는 아직도 신뢰성과 가격적 장벽이 높다는 것이죠
(3) 연산 비용과 빅데이터 요구
LLM도 대규모 텍스트 데이터를 학습하기 위해 막대한 GPU 자원이 필요하지만, 물리적 카지노 쿠폰에서는 시뮬레이션 자체가 훨씬 더 많은 계산 자원을 요구할 때가 많습니다. 3D 환경에서 복잡한 물리량을 정확히 계산하려면, 고차원 편미분방정식(PDE)을 해석·근사해야 하고, 이 과정에서 전산유체역학(CFD) 같은 기법이 동원되는데 그냥 변수가 늘어난 다는 건 연산량의 자릿수가 달라진다고 보시면 됩니다.
결국 좀 더 최적화하고 구현을 하는데 문제 될 부분이 많다는 것이죠
원래 계획은 여기서 나비에스토크스 방정식으로 시작해 구현모델 영상모델의 이야기를 마저 하려 했지만 너무 길어지니 오늘은 여기까지 다루고 나머지는 다음 글에서 이어 다로 보겠습니다. 결론은 다음 글에서 내보죠
