물리 시스템에서 작동하는 신뢰성 있는 지능 시스템을 설계하는 것은 AI의 어려운 과제 중 하나입니다. 시뮬레이션된 환경이나 제어된 상황 내에서 지각과 계획에 있어서 상당한 발전이 이루어졌지만, 실제 세계는 잡음이 많고 예측할 수 없으며 추상화에 저항합니다. 전통적인 AI 시스템은 종종 높은 수준의 표현에 의존하는데, 이는 실제 물리적 환경에서는 적합하지 않을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 물리 지능 연구팀은 새로운 AI 프레임워크인 π-0.5를 소개했습니다. 이 프레임워크는 물리 시스템에서 실시간으로 적응적인 지능을 구현하는 데 도움이 되며, 물리적 환경에서의 불확실성과 변화에 적응할 수 있습니다. π-0.5는 기존의 고수준 추상화 대신 저수준 센서 신호를 직접 처리하여 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 물리 시스템에서의 인공지능 적용이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있을 것으로 기대됩니다.

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