대규모 멀티모달 예측학습은 생성형 AI와 임베디드 AI의 성능을 끌어올렸지만, 이 논문은 그 구조가 여전히 언어적 규칙을 발판으로 삼는 수동적 훈련에 크게 기대고 있다고 본다. 반대로 생물학적 지능은 환경과의 상호작용을 통해 획득한 세계모델이 의미의 토대가 되고, 언어는 그 위에 얹힌다고 정리한다. 2026-07-15에 공개된 arXiv 프리프린트로, 동료검토 전 단계의 이론·종합 논문이다.
논문의 핵심은 “세계모델”을 외부 세계의 잠재 상태와 행동 의존적 전이 모델로 좁혀 정의한 뒤, 생물에서 이를 떠받치는 신경회로의 예를 다섯 갈래로 묶어 보여주는 데 있다. 물리·개념 공간의 탐색, 물체의 affordance에 기반한 지각과 조작, 능동적 지각과 탐색 학습, 항상성 조절과 정서, 자기 생성 결과와 외부 생성 결과의 구분이 그것이다. 이 사례들은 현재의 임베디드 AI가 빠뜨린 요소로 내재 동역학의 학습 기반 역할, 행동을 통한 세계 정렬, 자율적 경험과 열린 학습, 그리고 초기에 형성된 예측·통제 기제가 추론·계획·이해·소통 같은 고차 인지를 떠받친다는 점을 강조한다.
구체적 사례로는 C. elegans의 전뇌 칼슘 이미징이 먼저 제시된다. 저자는 109개 뉴런에서 기록한 활동이 실제 운동이나 감각 피드백이 없는 억제 상태에서도 7개의 가짜 locomotor 상태와 대응하는 저차원 동역학을 드러낸다고 설명한다. 이어서 설치류와 영장류, 인간의 해마-내후각 피질 회로가 공간뿐 아니라 소리 주파수, 보상 가치, 사회적 위계 같은 비공간 차원에서도 그리드 유사 코드를 보인다고 정리한다. 이 부분에서 제시되는 근거는 실험 데이터와 선행 연구들에 기반한 회로 수준의 비교이다.
| 비교 대상/사례 | 원문에 제시된 핵심 내용 | 검증 범위·단서 |
|---|---|---|
| C. elegans 전뇌 기록 | 109개 뉴런의 자발 활동에서 7개의 가짜 locomotor 상태가 구분되며, 억제 상태에서도 저차원 동역학이 복원된다. | Figure 1; 전뇌 칼슘 이미징, microfluidic chamber, spontaneous activity |
| 설치류·영장류·인간의 공간/비공간 탐색 | 해마 place cell, 내후각 피질 grid cell, 비공간 차원(시간·소리 주파수·가치·사회 속성)에서도 유사한 코드가 보고된다. | Figure 2; navigation in physical and conceptual spaces |
| affordance 기반 행동 선택 | 배측·복측 시각 경로와 전전두엽 회로가 가능한 행동을 지정하고 경쟁적으로 선택한다. | Figure 3 |
| 능동적 탐색과 메타 조절 | 예상 정보 이득과 노르아드레날린 조절이 탐색/활용의 전환을 규제한다고 설명한다. | 본문 ‘Active perception, exploratory learning, and neuromodulatory control’ 절 |
자료: STORIUM 정리
또 다른 축은 affordance 경쟁이다. 지각은 단순한 세계 표상이라기보다, 어떤 행동이 가능한지를 즉시 고르는 과정이며, 도달 가능성·잡기 가능성·이동 가능성처럼 몸의 크기와 숙련도에 따라 달라지는 관계적 정보가 핵심이라고 본다. 논문은 배측 시각 경로, 복측 시각 경로, 전전두엽 회로가 협력해 행동 가능성을 지정하고 선택하는 구도를 제시하며, 사자가 가젤에 접근할 때와 같은 예로 현재와 미래의 affordance 사이를 오가는 의사결정을 해석한다.
탐색과 학습에 대해서는, 생물이 외부에서 주어진 데이터만 흡수하는 것이 아니라 호기심·불확실성 감소·정보 탐색 같은 내적 동기에 따라 경험을 능동적으로 수집한다고 본다. 특히 노르아드레날린 시스템이 각성, 감각 이득, 학습률을 조절해 탐색 모드를 키우고, 반대로 학습된 무기력에 가까운 상태에서는 상호작용과 정보 탐색이 억제된다고 요약한다. 마지막으로 저작물은 항상성, 내수용감각, 정서, 자기-타자 구분, 언어와 몸짓 기반 상호작용이 모두 세계모델에 묶여 있으며, 미래 AI도 사회적 상호작용을 통해 인간의 규범과 가치에 정렬된 공유 세계모델을 구성할 수 있는지 검토해야 한다고 마무리한다.
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