“아이처럼 세상의 원리 스스로 배우는 AI”…KAIST, 월드모델 개발

AI 요약

KAIST 전산학부 안성진 교수 연구팀은 관측만으로 세상의 작동 원리를 스스로 이론화하도록 하는 학습 패러다임 L2T(Learning-to-Theorize)를 제안하고, 이를 구현한 신경망 기반 이론 생성 모델 NEO(Neural Theorizer)를 개발했습니다. L2T는 정답이나 규칙을 미리 알려주지 않고 변화 전과 변화 후의 관측만으로 작동 규칙을 찾아내며, NEO는 회전(Rotate), 이동(Left·Down), 색칠(Paint) 같은 기본 규칙을 독립적으로 학습해 본 적 없는 조합도 조합하여 해결하는 등 구성적 일반화 성능이 기존 방식보다 우수했습니다. 이번 연구는 7월 9일 서울에서 열린 ICML 2026에 구두발표로 선정되어 전체 투고 2만3918편 중 상위 0.7%(168편)에 들었고 구성적 학습 워크숍에서 최우수논문상을 수상했습니다.