어두운 방을 걸을 때 사람들은 모든 가구의 위치를 완벽하게 기억하지 않는다. 대신, 우리 뇌는 불필요한 배경을 걸러내고 경로상의 잠재적 장애물에만 집중하는 '적시(Just-In-Time)' 정신 지도를 구성한다. 이러한 인지 효율성은 인간 지능의 핵심이며, 최근 이 개념이 AI 연구 영역에 도입되고 있다.

최근 연구는 이러한 생물학적 선택성을 재현하는 Simulation-Based Reasoning 프레임워크를 제시한다. 기존 AI 모델은 한 걸음을 내딛기 전 주변 환경을 완벽하게 재현하려 시도하는 경향이 있는데, 이는 엄청난 컴퓨팅 자원을 소모할 뿐만 아니라 종종 불필요한 과정이기도 하다. 새로운 아키텍처는 목표 지향적 과제를 수행하며 필요한 정보를 점진적으로 수집하는 방식을 취한다.

이 프레임워크는 반복적인 루프를 통해 작동한다. 먼저 가상의 계획을 수립한 뒤, 인간의 시각적 주의력과 유사한 검색 메커니즘을 활성화해 환경의 특정 부분을 확인한다. 장애물이 발견되면 모델은 이를 기억에 인코딩하고 즉각적으로 내부 지도를 업데이트하여 경로를 조정한다.

이러한 시뮬레이션과 시각적 검색, 수정의 순환은 기존 방식보다 훨씬 적은 데이터로도 시스템이 효율적으로 작동하도록 돕는다. 이는 향후 AI 발전 방향이 단순히 세상을 통째로 암기하는 거대 모델을 만드는 것이 아님을 시사한다.

미래의 AI는 불필요한 정보를 무시하고 핵심 변수에 집중하는 Agentic AI를 지향할 것이다. 이러한 기술이 보다 복잡하고 역동적인 환경에 적용된다면, AI는 인간처럼 직관적이고 능숙하게 현실 세계를 탐색할 수 있게 될 전망이다.

어두운 방을 걸을 때 사람들은 모든 가구의 위치를 완벽하게 기억하지 않는다. 대신, 우리 뇌는 불필요한 배경을 걸러내고 경로상의 잠재적 장애물에만 집중하는 '적시(Just-In-Time)' 정신 지도를 구성한다. 이러한 인지 효율성은 인간 지능의 핵심이며, 최근 이 개념이 AI 연구 영역에 도입되고 있다.

최근 연구는 이러한 생물학적 선택성을 재현하는 Simulation-Based Reasoning 프레임워크를 제시한다. 기존 AI 모델은 한 걸음을 내딛기 전 주변 환경을 완벽하게 재현하려 시도하는 경향이 있는데, 이는 엄청난 컴퓨팅 자원을 소모할 뿐만 아니라 종종 불필요한 과정이기도 하다. 새로운 아키텍처는 목표 지향적 과제를 수행하며 필요한 정보를 점진적으로 수집하는 방식을 취한다.

이 프레임워크는 반복적인 루프를 통해 작동한다. 먼저 가상의 계획을 수립한 뒤, 인간의 시각적 주의력과 유사한 검색 메커니즘을 활성화해 환경의 특정 부분을 확인한다. 장애물이 발견되면 모델은 이를 기억에 인코딩하고 즉각적으로 내부 지도를 업데이트하여 경로를 조정한다.

이러한 시뮬레이션과 시각적 검색, 수정의 순환은 기존 방식보다 훨씬 적은 데이터로도 시스템이 효율적으로 작동하도록 돕는다. 이는 향후 AI 발전 방향이 단순히 세상을 통째로 암기하는 거대 모델을 만드는 것이 아님을 시사한다.

미래의 AI는 불필요한 정보를 무시하고 핵심 변수에 집중하는 Agentic AI를 지향할 것이다. 이러한 기술이 보다 복잡하고 역동적인 환경에 적용된다면, AI는 인간처럼 직관적이고 능숙하게 현실 세계를 탐색할 수 있게 될 전망이다.