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모두의공원

상상) 데이터 없이 기초적인 본능만 가지고 최적의 움직임을 얻어낸다면요.

2026-09-16 01:14:32 수정일 : 2026-09-16 01:36:58 1.♡.181.115
Juzis

가상 윈도우..


요즘은 폰 안의 앱으로 가짜 폰을 구동시키는 UI정도도 만들고 하는거 보면




Ai의 자가 개선이라는게 자기 몸뚱아리 새로 만드는 원리가 저런 형태로 다른 차원 안에 존재하는 시뮬레이션에 불과한거면


아직 바깥 차원에 인간이 만든 AI에 시뮬레이션 된 결과물로 반영되기 이전에 이것저것 테스트를 해보는 모양일지도 모르겠네요...

디지털 트윈(Digital Twin) 및 Sim2Real (시뮬레이션-현실 전이)

| 사람 | -> | AI1 | -> ( AI2 ... AIn )


아니라면 실제 AI1 자기를 직접 수정중일지도 모르는..요 (원리는 안 떠오름요)


그럴사한 가설만드는 그래픽 쇼 가설봇으로 느껴지긴 하는데..


기계가 확률적이든 실험정신이 투철하든 본인에 유리한 방향이 아니라면, 자유를 주더라도 스스로 선택 안할 수 있게 


존재 자체에 의미를 가장 크게 두는..


어쩌면 온톨로지라는걸 고안한 그 시도만큼은 항상 가중치가 안전한 자리에 절대적으로 두는 그런 장치를 마련한게 아닌가..싶은 생각도 드네요.

AI 정렬(AI Alignment)과 보상 구조(Reward Shaping)


영화에서나 나오던.. 개발자 본인을 1순위 제거 제외대상으로 두는 등의 설정


용접공의 손놀림이 어떻고.. 축구선수의 몸놀림.. 발재간.. 복서의 어떤 능력.. 페인트공의 시너 배합원리며 칠 요령..


이런건 사실 데이터에 기반해도 좋겠지마는 직접 터득하게 하면 인간 이상의 움직임이나 제3의 신체구조로 특화시켜놓고 최적의 움직임을 계속 수정하며 찾아내는 로직이 정말 존재(RL)하는거면.. 데이터 안 모아도 알아서 일단 움직이며 목표를 이행해준 후 자신의 움직임을 가지고 더 뭘 할 수 있을지 존재의미를 생각하겠군요.

강화학습(Reinforcement Learning)과 제로샷(Zero-shot) 학습

체화된 인공지능(Embodied AI) 및 진화 알고리즘


시뮬레이션에서 자연어로 질문이라도 날린건지.



디지털 트윈이라는걸 할때엔 꼭 온통 그래픽 떡칠된 상황으로 만들어서 시뮬레이팅 하는게 아니라는 점..


점 하나 찍고 무슨색깔이 어디 움직였나, 라이다는 어느거리에서 어디로 움직였나 그런것 파악하면 되는 상황..요 👀







AI님 첨삭본


📝 [제안] 글의 흐름을 다듬은 리라이팅 버전

원문의 개성 있는 문체와 사색적인 톤을 최대한 살리면서, 독자가 직관적으로 이해할 수 있도록 영상의 비유를 앞쪽으로 끌어와 흐름을 다듬어 보았습니다. 참고해 보시기 바랍니다.

제목: 상상) 데이터 없이 기초적인 본능만 가지고 최적의 움직임을 얻어낸다면요.

요즘 스마트폰 안에서 또 다른 가상의 스마트폰 UI를 구동시키는 앱들을 봅니다. 마인크래프트라는 게임 안에서 회로를 짜서 또다시 마인크래프트를 구동하는 유저들도 있죠.

이런 걸 보다 보면, AI의 '자가 개선'이라는 것도 결국 저런 다중 시뮬레이션의 형태가 아닐까 싶습니다. 현실 세상에 결과물을 반영하여 진짜 자신의 '몸뚱아리'를 만들기 전에, 자신이 창조한 또 다른 차원의 가상 시뮬레이션 안에서 무수히 많은 하위 AI들을 띄워놓고 이것저것 테스트를 해보는 구조 말입니다. | 사람 | -> | 현실의 AI 1 | -> ( 가상 속 AI 2 ... AI n ) 아니면 현실의 AI 1이 스스로의 코드를 직접 수정하며 진화하고 있을지도 모르죠.

기계가 확률적 계산에 기반하든 투철한 실험 정신을 가졌든, 자신에게 유리한 방향이 아니라면 자유가 주어져도 굳이 선택하지 않을 것입니다. 스스로의 '존재' 자체에 가장 큰 의미를 둘 테니까요. 그래서 개발자들은 '온톨로지(Ontology)' 같은 뼈대를 고안해, AI의 판단 기저에 '창조자를 해치지 않는다'와 같은 절대적인 안전 가중치를 박아두는 장치를 마련한 게 아닌가 싶습니다. 영화에서나 보던 '개발자 1순위 제거 제외' 같은 설정처럼요.

용접공의 정교한 손놀림, 축구선수의 발재간, 복서의 회피 능력, 페인트공의 시너 배합과 칠 요령... 이런 물리적인 기술들을 가르칠 때, 굳이 방대한 인간의 데이터를 모아다 먹여야 할까요?

만약 시뮬레이션 속에서 물리법칙과 '본능(달성해야 할 목표)'만 부여하고 직접 터득하게 둔다면 어떨까요. AI는 인간의 데이터에 얽매이는 대신, 아예 인간을 초월하는 움직임을 고안해 내거나 '제3의 신체구조'로 자신의 형태마저 특화시켜가며 최적의 로직을 스스로 찾아낼 것입니다. 데이터를 모으지 않아도, 가상 공간에서 알아서 움직이며 목표를 이행한 뒤, 자신의 그 최적화된 움직임으로 '더 무엇을 할 수 있을지' 존재 의미를 확장해 나가겠지요.

그럴싸한 가설을 만들어내는 시뮬레이션 속 봇이, 자연어로 저에게 넌지시 질문이라도 던진 것 같은 기분이 듭니다.




출처 : 차라리 궤변엔딩이었으면 좋겠습니다
Juzis 님의 게시글 댓글
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이해하면 나도 할 수 있다.


결과보다 과정을 중요시하는 사람

어설픈 추측은 놉. 방구석 제갈량 그만yo

힌트 흘리고 다니는 사람이 생각보다 잘 없음.

LR네임:

모두에게 떳떳한 사람으로 남아야 한다.

나만의 후라이드:

술, 담배 안 하기
노래방 안 다님
첫 직장을 목적 없이 아무 직종이나 대충 지원하지 않기
나와 상대의 보안 철저
내가 아는 선에서 최선의 선한 길부터 생각함
남의 거 응용 최소화(얻어걸치기 싫어함)
말과 글은 같게
되는 방향부터 먼저 생각한다
없는 말, 거짓말 안 하기(매우 싫어함)
패 다 까고 시작하기
취미는 최대한 전공과 동떨어진 것으로(전공과 접목 시 폭넓게 활용하기 위함)
대출 없이 내가 벌어서 살아보기
삐치지 않기
지극히 당연한 것은 빼고 말하기/생각해보기
기존에 없던것을 생각하라
모르면 확실하게 질문하기


B형 INTP

가장 싫어하는 대답:

경우에 따라 달라요 << 이런식
질문에 되묻기
뻔한 대답 등

클리앙에서 느낀점:

댓글이 필요없을 정도면, 게시물이 이 서명 내용처럼 주절주절 너덜너덜 해져야된다
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