과거 10년간 딥러닝은 이미지 인식, 언어 모델링, 게임 플레이 등에서의 획기적인 발전을 주도해왔다. 그러나 최근에는 데이터 효율성, 분포 변화에 대한 강건함, 높은 에너지 수요, 물리 법칙에 대한 얕은 이해 등의 한계가 드러나고 있다. 특히 기후 예측부터 의학에 이르기까지 중요한 분야로 AI 채택이 확대되면서 이러한 제약이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 제약들을 극복하고 더 나은 인공지능 시스템을 구축하기 위해 물리학 기반의 AI가 옳은 접근일지도 모른다.

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