[개발] 아이처럼 세상의 원리 스스로 배우는 AI 월드모델

AI 요약

KAIST 전산학부 안성진 교수 연구팀은 관측만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하도록 하는 학습 패러다임 L2T(Learning-to-Theorize)와 신경망 기반 이론 생성 모델 NEO(Neural Theorizer)를 개발했다고 7월 27일 밝혔습니다. L2T는 정답이나 규칙을 미리 주지 않고 변화 전·후의 관측만으로 규칙을 찾아 실행 가능한 형태로 정리하며, NEO는 회전(Rotate), 이동(Left·Down), 색칠(Paint) 등 기본 규칙을 독립적으로 학습해 새로운 조합도 해결하는 등 구성적 일반화에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보였음을 다양한 실험으로 입증했습니다. 이번 연구는 7월 9일 서울에서 열린 ICML 2026에서 구두발표로 선정(전체 투고 23,918편 중 상위 0.7%)되고 구성적 학습 워크숍에서 최우수논문상을 수상했으며, 안성진 교수는 이 연구가 예측 중심의 월드모델을 넘어 세상의 작동 원리를 스스로 설명하는 새로운 방향인 월드 시어리 모델(World Theory Model)을 제시했다고 말했고 지능형 로봇과 자율 에이전트, 과학적 발견 지원 등 다양한 분야의 핵심 기술로 발전할 것으로 기대한다고 밝혔습니다.