피지컬AI가 제대로 구현이 되면 지금의 LLM보다 더 큰 근본적인 혁신이 되니까 이걸 선점해야한다

이런 이야기 다들 잘 아실꺼고요.

실제로 구글이나 NVIDIA 코스모스다 해서 여러가지 나옵니다.... 만

사실 이건 AGI급 내지는 더 어려울수도 있다고 봅니다.

LLM은 사실 인터넷이나 도서관, 논문 등등 엄청 많은 학습데이타가 존재했기 때문에

규모를 키우면 그만큼 향상 속도가 빨랐는데요.

인터넷 데이타 싹 다 훑고 난 이후부터는 업데이트 속도가 확 느려진게 보입니다.

그런데 피지컬은 그런 기반 데이타 자체가 없기 때문에 하나하나 다 만들어줘야 됩니다.

게다가 로봇의 형태 센서 기구학 등등 변수가 엄청 많고

추가로 조작 대상물과 월드모델 자체도 거의 무한대의 변수가 있어서 언어모델보다 더 막막합니다.

지금 나오는건 VLA 즉 비전 랭귀지 액션 모델 정도인데 이건 거의 걸음마 데모 수준인거 같고요.

실제로는 수십 수백 포인트의 손가락 텍타일 센서들, 한팔이냐 양팔이냐 이족보행이냐 사족보행이냐 차륜형이냐

물체가 딱딱하냐 물컹하냐 과자 질소 봉지 같은거냐

종이박스냐 고무공이냐 마찰계수가 뭐냐

볼펜 집을때 어떤 모션 자세로 잡냐

등등등등

무한합니다.

그런데 학습시킬 레퍼런스도 없어요.

아이작 같은 시뮬로 학습시키면 되지 않냐 하는데 시뮬로는 답이 안 나옵니다.

즉 사람의 모든 모션 행위 동작들을 수없이 많이 모션캡쳐하고

추가로 물체, 바닥, 의자, 침대, 쇼파, 수영장, 바다, 모래밭 등등 수많은 조건별로 다 학습해야 합니다.

이런 정보들은 인터넷으로 검색이 안되죠.

그래서 제 생각엔

데이타가 문제가 아니고

알고리즘 개발이 더 필요하다고 생각합니다.

그래서 돈지라ㄹ로 그런 데이타를 만드는게 아니고

로봇에 올린 기본 모델 자체가 스스로 경험하면서 강화학습하고 자기자신을 업데이트하는 수 밖에 없겠죠.

진짜 사람 처럼요.

사전 학습이 아니고요.

이런 타입의 모델과 알고리즘 개발은 진짜 극 초기단계 같은데

결론적으로

한국에서 이걸 해야 한다는거죠.

LLM 만능론이 너무 강한 분위기라서

피지컬AI의 문제해결이 LLM처럼 간단하지 않다 그래서 우리에게 기회가 있다는 이야길 해 봤어요.

아직도 유튭에 보면

NVIDIA 카드 사용 용도를 LLM으로 한정짓고

이미 늦었다는 헛소리하는 가짜 ㅈㆍㅈ문가들이 꽤 있던데 너무 한심하더라고요.

우리나라 제조업이 죽지 않고 아직 살아있는 만큼 피지컬AI 학습은 한국에서 가능하겠죠.

젠슨 같은 사람이 이걸 보고 있는걸테구요.