공간 지능: AI의 미래와 세계 이해

### 공간 인공 지능의 부상: 페이 리의 비전과 혁신
* 🤖 'AI의 대모'로 불리는 페이 리는 최근 수억 달러를 투자해 **AI가 현실 세계를 이해할 수 있도록 하는 공간 지능**에 중점을 둔 AI 회사를 설립했습니다.
* 📊 특히 수백만 개의 레이블이 지정된 이미지를 제공하여 컴퓨터 비전과 딥 러닝에 혁신을 가져온 데이터 세트인 **ImageNet**을 만든 것으로 대표되는 시각 지능 분야에서 AI에 기여한 것으로 유명합니다.
* 🎓 스탠퍼드, 프린스턴, 일리노이 대학교 등의 기관에서 명망 있는 교수직을 역임한 페이는 이제 **새로운 회사를 설립**하여 창업에 도전하고 있습니다.
* 🌍 최근 a16z와의 인터뷰에서 그녀는 기술의 발전이 텍스트를 넘어 픽셀과 오디오 등 광범위한 응용 분야로 이어지는 **'캄브리아기 폭발'**에 비유하며 현재 AI 개발의 흥미로운 단계에 대해 이야기했습니다.
* 💡 페이는 공간 지능의 중요성을 강조하며 **"언어만으로는 세계 모델을 만드는 데 충분하지 않기 때문에 3D 세계를 이해하는 것이 AI에 매우 중요하다"**고 주장했습니다.
* 🔍 이 대화에서는 딥 러닝의 힘을 보여준 **2012년 AlexNet의 획기적인 발전**과 예측이 아닌 창조가 가능한 **제너레이티브 모델의 진화** 등 AI의 중요한 이정표가 강조되었습니다.
* 🚗 Tesla와 같은 기업은 **차량에서 수집한 방대한 양의 실제 데이터**를 활용하여 AI 시스템을 학습시키고, 이를 통해 물리적 세계를 효과적으로 해석하고 상호 작용할 수 있는 공간 인텔리전스의 선두에 서 있습니다.
* 🧠 페이가 설립한 회사 월드 랩스의 비전은 **기계가 3D 및 4D 공간에서 인지하고 행동하는 능력을 향상**시켜 궁극적으로 AI와 현실 세계의 복잡성 사이의 간극을 메우는 것입니다.

### 공간 지능의 미래: 3D 세계와 AI 기술의 연결
* 🌍 공간 지능은 현실 세계를 해석할 뿐만 아니라 **새로운 세계를 생성**하여 시뮬레이션 이론과 같은 매혹적인 영역으로 우리를 이끌 수 있습니다.
* 🎥 소라와 같은 기술은 **놀랍도록 사실적인 동영상을 제작**할 수 있는 능력을 보여주며, 실제 지능을 이해하는 데 있어 지속적인 발전을 보여주고 있습니다.
* 🔬 AI와 컴퓨터 비전의 진화는 **기존 데이터를 분석하는 것에서 스마트폰과 첨단 센서에서 생성되는 새로운 데이터를 이해하는 것**으로 변화하고 있습니다.
* 📊 이 분야에서 중요한 돌파구를 마련한 것은 **2D 관찰에서 3D 구조를 도출하는 방법**을 제공함으로써 3D 컴퓨터 비전에 대한 관심을 불러일으킨 **벤 밀랄의 신경 방사장(Nerf) 논문**입니다.
* 🧠 언어 모델과 공간 지능의 차이점은 표현 방식에 있습니다. **언어 모델은 1차원 공간에서 작동**하는 반면, **공간 지능은 세계에 대한 3차원적 이해**를 강조합니다.
* 🔗 이러한 근본적인 차이로 인해 공간 지능은 작업을 보다 자연스럽게 처리하여 **AR/VR 기술에서 사용자 상호 작용과 애플리케이션을 개선**할 수 있습니다.
* 🎮 게임용 몰입형 3D 세계 제작부터 **인터랙티브 시뮬레이션을 통한 교육 경험 혁신**에 이르기까지 공간 지능의 잠재적 활용 분야는 무궁무진합니다.
* 👓 공간 컴퓨팅이 일상 생활에 더욱 통합됨에 따라 미래에는 **가상 세계와 실제 세계가 원활하게 혼합**되어 기술 및 환경과 상호작용하는 방식이 변화할 수 있습니다.

페이 리의 공간 지능은 기계가 3D로 현실 세계를 이해하고 상호 작용할 수 있게 함으로써 AI를 혁신하는 것을 목표로 합니다.

What is Spatial AI? "The Next Frontier of AI Architecture"

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Matthew Berman

공간 인공 지능과 페이 리의 영향력

AI의 대모로 알려진 페이 리는 AI가 현실 세계를 이해하도록 돕는 것을 목표로 하는 공간 지능에 중점을 둔 회사를 설립하기 위해 상당한 자금을 모금했습니다.

그녀는 혁신적인 시각 데이터 세트인 ImageNet을 출시하고, 자신의 회사를 창업하기 전에는 명문 대학에서 교수직을 역임하는 등 다양한 공헌을 했습니다.

a16z와의 인터뷰에서 그녀는 AI의 놀라운 발전과 그 힘을 발휘하는 데 있어 데이터 기반 모델의 중요성에 대해 이야기합니다.

알고리즘 잠금 해제 및 컴퓨팅이 AI에 미치는 영향

AI 성장의 두 가지 핵심 알고리즘은 컴퓨터 비전과 제너레이티브 아트 모델에 필수적인 트랜스포머 논문과 안정적인 확산입니다.

추론 시간 컴퓨팅은 시간이 지남에 따라 모델이 사고하고 그 결과를 개선할 수 있도록 하는 AI 확장의 핵심 요소로 부상했습니다.

특히 GPU를 통한 연산 능력의 기하급수적인 성장은 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝의 획기적인 발전을 이끈 2012년 AlexNet 논문과 함께 AI 발전의 중요한 원동력이었습니다.

AI와 제너레이티브 모델의 빠른 진화

AI는 비지도 학습과 자율 연구 프로젝트 등 다양한 차원에서 빠르게 확장되고 있습니다.

마무트 AI는 저렴한 월 사용료로 여러 AI 모델과 이미지 생성 도구에 액세스할 수 있는 편리한 플랫폼을 제공합니다.

예측 모델링에서 생성 모델로의 전환은 지난 4년 동안 크게 이루어졌으며, 실시간 이미지 생성 및 예술적 스타일 전송이 이 분야의 궤적에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다.

AI 연구의 여정은 공간 및 시각 지능에 중점을 두고 점진적으로 이어져 왔습니다.

월드 랩은 기계가 3D 공간과 시간을 인식하고 추론하며 행동하는 데 필수적인 공간 지능을 개발하는 것을 목표로 합니다.

Tesla의 방대한 실제 3D 데이터는 자율 주행과 로봇 작동에 영향을 미칠 수 있는 공간 지능을 훈련하는 데 사용되고 있습니다.

새로운 회사의 공동 창립자들은 카메라가 장착된 스마트폰과 같은 범용 센서의 새로운 데이터를 이해하여 현실 세계의 인텔리전스를 실현하는 데 주력하고 있습니다.

3D 컴퓨터 비전으로의 전환은 수학적 연결을 활용하여 2D 이미지를 사용하여 세계의 3D 구조를 예측하는 것을 목표로 합니다.

너프 접근법과 같은 획기적인 기술은 3D 컴퓨터 비전 연구를 가속화하여 학계 연구자들을 끌어들이고 이 분야의 발전을 이끌었습니다.

3D 재구성과 제너레이티브 모델의 교차점

3D 재구성은 70년대로 거슬러 올라가는 오랜 역사를 가지고 있지만, 최근 Nerf와 같은 생성 방법의 발전으로 이 분야의 발전이 가속화되고 있습니다.

연사는 언어 모델의 1차원적 표현과 공간 지능의 3차원적 표현을 대조하여 상호 보완적인 역할을 강조합니다.

표현의 근본적인 차이로 인해 데이터 처리와 문제 해결 방식이 달라지며, 3D 모델은 물리적 세계를 보다 자연스럽게 이해할 수 있습니다.

공간 지능을 위한 3D 표현의 중요성

공간 지능은 동적인 3D 세계를 모델링하는 데 더 자연스럽다는 점에서 2D 이미지 및 비디오와 다릅니다.

시각 시스템은 2D 이미지를 인식하지만, 3D 표현은 더 나은 사용자 어포던스를 제공하고 필요한 작업에 적합할 수 있습니다.

공간 지능 모델의 잠재적 사용 사례로는 월드 생성, 콘텐츠 제작 혁신, 게임 및 교육과 같은 산업 혁신 등이 있습니다.

공간 인텔리전스의 미래와 AR/VR에 미치는 영향

공간 인텔리전스는 개인화된 몰입형 3D 경험을 만들어 잠재적으로 미디어와 엔터테인먼트에 혁명을 일으킬 것으로 기대됩니다.

공간 컴퓨팅과 AR/VR 기술의 통합은 현실 세계와 가상 세계 사이의 인터페이스를 재정의하여 디지털 콘텐츠와 물리적 환경의 원활한 혼합을 제공할 것으로 예상됩니다.

이 새로운 패러다임은 3D 세계에서 인간과 로봇 간의 상호 작용을 촉진하는 동시에 여러 화면과 디바이스의 필요성을 없애는 잠재력을 가지고 있습니다.