본 논문은 AI 분야에서 활발히 논의되는 '월드 모델'에 대한 과학적 정의를 제시합니다. 월드 모델은 환경의 구조와 역학을 학습하는 내부 시뮬레이터로, 모델 기반 강화 학습부터 로봇 공학까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 본 논문은 월드 모델의 핵심 기술적 측면과 효과적인 월드 모델 개발을 위한 단계별 로드맵을 제시합니다.
월드 모델은 환경의 구조와 역학을 학습하는 내부 시뮬레이터로 정의되며, 이는 모델 기반 강화 학습, 비디오 생성, 로봇 공학 등 다양한 AI 분야에서 활용됩니다. 현재 월드 모델에 대한 합의된 정의나 예측 목표, 구축 방법이 부족한 상황입니다.
본 논문은 월드 모델의 과학적 정의, 핵심 기술적 측면 논의, 그리고 효과적인 월드 모델 개발을 위한 단계별 로드맵을 제공하여 연구 방향을 제시하고, AI 분야의 발전에 기여하고자 합니다.