KAIST, ICML서 최우수논문상…‘세상 원리 이론화’하는 AI 선보여

AI 요약

한국과학기술원(KAIST)은 안성진 전산학부 교수 연구팀이 AI 관측 정보만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하도록 하는 학습 패러다임 이론화 학습(L2T)과 이를 구현한 신경망 이론 생성 모델 네오(NEO)를 개발했다고 27일 밝혔으며, 해당 연구는 7월9일 서울에서 열린 제43회 국제기계학습학회(ICML 2026) 구두발표로 선정돼 전체 투고 2만3918편 가운데 상위 0.7%(168편)에 들었고 구성적 학습 워크숍에서 최우수 논문상을 수상했습니다. L2T는 정답이나 규칙을 미리 알려주지 않고 변화 전·후 관측 결과만 제시해 그 사이의 규칙을 스스로 찾아내도록 하며, 네오는 최소 설명 길이 원리와 상태 접지 기법을 도입해 회전·이동·색칠 등 기본 규칙을 독립적으로 학습하고 이를 조합해 새로운 작업을 해결하도록 설계되었습니다. 연구진은 네오가 구성적 일반화에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보였고 지능형 로봇, 자율 에이전트, 과학적 발견을 지원하는 AI 등의 핵심 기술이 될 것으로 전망했으며 안성진 교수는 이번 연구가 예측 중심의 월드 모델을 넘어 월드 시어리(Theory) 모델의 방향을 제시한다고 말했습니다.