2025년 8월 5일, 구글 딥마인드는 최신 버전의 지니 모델인 지니 3을 출시했습니다. 이는 사용자의 텍스트 프롬프트를 동적인 대화형 환경으로 변환할 수 있는 새로운 AI 모델입니다.
이러한 환경, 즉 AI 월드를 통해 사용자는 비디오 게임처럼 실시간으로 탐색하고 상호 작용할 수 있습니다. 또한 사용자는 추가 텍스트 프롬프트를 제공하여 환경을 확장하거나 수정할 수 있으므로 시뮬레이션을 다시 시작하지 않고도 즉각적으로 변경할 수 있습니다.
최신 Genie Google 모델이 특히 영향력 있는 이유는 AI 에이전트를 교육하는 데 사용할 수 있다는 점입니다. 여기에는 데이터와 피드백을 사용하여 AI 에이전트가 의사 결정을 내리거나 작업을 수행하도록 교육하는 것이 포함됩니다. 연구자들은 실제 세계 대신 시뮬레이션된 3D 환경을 사용함으로써 실제 훈련에서 발생하는 많은 어려움, 비용, 위험을 피할 수 있습니다.
또한 구글 지니 3는 악천후를 통과하는 자율 주행 자동차나 산악 지형을 활공하는 윙슈트 테스트와 같은 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.
이 도움말에서는 Google 지니 3와 그 기능에 대해 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
구글 딥마인드의 지니 모델에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 월드 모델에 대해 더 잘 이해해 보겠습니다.
월드 모델은 텍스트, 이미지, 동영상, 움직임 데이터 세트에서 물리, 동작, 공간 관계와 같은 실제 규칙을 학습하는 AI 시스템입니다. 이를 통해 사실적인 장면을 생성하고 장면이 어떻게 진화하는지 예측할 수 있습니다. Genie 모델이 이러한 시스템의 예입니다.
다음은 Genie 3의 기반을 닦은 초기 Google Genie 모델을 간략히 소개합니다:
이전 Genie 모델을 기반으로 한 Genie 3는 시리즈 중 가장 최신의 가장 진보된 모델입니다. 특히 새로운 가상 환경을 생성할 수 있는 Genie 2와 구글 딥마인드의 최신 동영상 생성 모델인 Veo 3를 기반으로 구축되었습니다. Veo 3는 물리학에 대한 깊은 이해와 현실 세계에서 사물이 상호 작용하는 방식을 보여줍니다.
베오 3는 하드 코딩된 물리 엔진을 사용하지만, 구글 지니 3는 자기 지도 학습이라는 방법을 사용하여 물리 작동 방식을 스스로 학습합니다. 이는 AI 모델이 자체 학습 신호를 생성하여 레이블이 없는 데이터에서 패턴과 관계를 학습하는 AI 학습 기법입니다.
구글 지니 3의 자가 지도 학습 기능은 AI 에이전트나 AI 로봇과 같은 AI 시스템이 다양한 작업을 처리하도록 훈련시키는 데 매우 중요합니다. 실제로 구글 딥마인드의 연구원들은 지니 3를 인공 일반 지능(AGI)을 개발하는 데 중요한 단계로 보고 있습니다.
AGI는 인간처럼 어떤 작업이나 주제를 이해하고 학습하여 그 지식을 다양한 상황에 적용할 수 있는 이론적 형태의 인공지능입니다. 특정 작업을 위해 구축되어 새로운 문제에 자신의 기술을 적용하는 데 어려움을 겪는 오늘날의 인공 지능 모델과 달리, AGI는 다양한 상황에 적응하고 학습할 수 있습니다.
다음은 Genie 3에서 지원하는 주요 기능 중 일부입니다:
Google Genie 3는 학습, 연구, 교육을 더욱 몰입감 있고 흥미롭게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 교실에서 학생들이 고대 도시를 탐험하거나 우주를 여행하도록 하여 역사, 과학 또는 지리에 생동감을 불어넣을 수 있습니다. 마찬가지로 인공지능 개발자에게는 전략을 연습하고, 문제를 해결하며, 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있는 현실적인 가상 세계를 제공합니다.
과학자들은 아이디어를 테스트하거나 생태계를 연구하거나 물체의 동작을 관찰하기 위한 제어된 시뮬레이션을 만드는 데에도 사용할 수 있습니다. 또 다른 흥미로운 활용 분야는 비디오 게임 개발입니다. 게임 개발자는 텍스트 프롬프트를 상세한 게임 세계로 전환하여 개발 속도를 높이고 대규모 팀의 필요성을 줄일 수 있습니다.
구글 지니 3는 많은 기능과 이점을 제공하지만, 단점도 고려해야 합니다.
고려해야 할 몇 가지 제한 사항은 다음과 같습니다:
구글 지니 3는 AI로 사실적인 인터랙티브 3D 세계를 만드는 데 있어 큰 진전을 이루었습니다. 간단한 텍스트 프롬프트에서 아이디어를 실현하고, 물리학을 시뮬레이션하고, 안전한 가상 공간에서 AI 시스템을 훈련할 수도 있습니다.
아직 한계가 있지만 연구, 게임, AI 개발에 많은 가능성을 열어줍니다. 또한 인간처럼 생각하고 학습할 수 있는 AGI 시스템을 향한 중요한 단계이기도 합니다.
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