공간 지능

지정하신 ‘공간 지능’ 개념에 대해 제공해주신 소스 문서들을 바탕으로 최고 품질의 위키 노트 공간 지능.md 생성을 자율 완성하였습니다.

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📝 주요 작성 내용 요약

1. Frontmatter 스키마 준수:

   • type: concept, status: draft, core: false, created: 2026-06-09, updated: 2026-08-28
   • 지정 소스 문서 경로 표기 (raw/ChatGPT보다 세상을 더 잘 이해하는 당신의 고양이, 그리고 이것 때문에 메타를 그만둔 AI 대부 중 한 명-ko.md, raw/당신의 고양이가 챗GPT보다 세상을 더 잘 이해하는 이유.md)

2. 공간 지능의 핵심 요지 및 비계론(Scaffolding):

   • 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수의 공간 지능 인지 비계론과 텍스트 중심 LLM 학습 순서 오류 분석.
   • 4세 아이의 4년간 시각 수집 데이터량과 인터넷 전체 텍스트 수집량 비교 수치 명시 및 검증 가능한 수치 출처 괄호 기재.

3. 기술 아키텍처 & 모델명:

   • 페이페이 리 교수의 World Labs 마블(Marble) 3D 공간 시뮬레이터 (2025년 11월 발표).
   • 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수의 AMI Labs 설립 배경 및 Meta V-JEPA 2 (100만 시간 비디오 자가지도 학습 + 62시간 로봇 제어).
   • 구글 딥마인드 Genie 3 프로젝트.
   • 계층적 세계 모델(Hierarchical World Models) 상/하위 제어 구조 및 5단계 미래 예측 한계 기재.

4. 구체적 코드 예시 & 시나리오:

   • JEPA Latent Space 상에서 픽셀 노이즈를 제거하고 3D 시공간 개념 임베딩 및 계층적 제어 루프를 시뮬레이션하는 Python 클래스 (SpatialIntelligencePlanner) 포함.

5. 충돌(Conflict) 분석:

   • Physical Intelligence 등 단기적 스코어보드에서 압승을 거두고 있는 LLM/VLA(Vision-Language-Action) 기반 로봇 스케일링 진영과, 물리적 접촉 없는 데이터 모방 학습의 구조적 한계(Plateau)를 지적하며 공간 지능/세계 모델에 배팅한 학계 진영 간의 근본적 논쟁 구도 서술.

6. 옵시디언 위키링크 교차 연동:

   • [[세계 모델]], [[공동 임베딩 예측 아키텍처]], [[모라벡의 역설]], [[스케일링 법칙 한계]], [[자가 지도 학습]], [[LLM]] 등 관련 개념 노트와 자연스럽게 연결.