구글 딥마인드가 실시간으로 학습하고 적응하는 인간과 유사한 AI 에이전트를 공개했습니다

구글 딥마인드는 목요일, 가상 세계에서 인간처럼 행동하는 추론형 AI 에이전트인 SIMA 2를 공개했습니다. 딥마인드는 SIMA 2를 통해 단순한 화면상의 행동을 넘어 스스로 계획하고 설명하며 경험을 통해 학습하는 AI로 나아갈 수 있다고 밝혔습니다.

딥마인드는 이번 출시가 인공지능(AGI)을 향한 중요한 진전을 의미한다고 밝혔습니다. 딥마인드는 또한 SIMA 2가 로봇공학과 AI 구현의 미래에 중요한 함의를 가질 것이라고 경고했습니다.

SIMA 2는 스스로 생각하고 상호작용적인 환경에서 행동을 취합니다

SIMA 2는 가상 3D 세계를 위한 저희의 가장 뛰어난 AI 에이전트입니다. 👾🌐

Gemini 기술로 구동되는 이 로봇은 기본적인 지시를 따르는 것을 넘어 상호작용적인 환경에서 생각하고, 이해하고, 행동할 수 있습니다. 즉, 텍스트, 음성, 심지어 이미지로도 로봇과 소통할 수 있습니다. 사용 방법은 다음과 같습니다 🧵 pic.twitter.com/DuVWGJXW7W

— 구글 딥마인드 (@GoogleDeepMind) 2025년 11월 13일

구글은 출시했습니다 . 구글에 따르면 이 AI 에이전트는 화면을 관찰하고 가상 키보드와 마우스를 사용하는 것만으로 수백 가지의 기본 기능을 학습했습니다. 또한 최신 버전의 SIMA는 AI가 스스로 생각할 수 있도록 함으로써 한 단계 더 나아갔다고 밝혔습니다.

구글 딥마인드는 또한 제미니(Gemini)가 AI 에이전트의 핵심 동력이라고 밝혔습니다. 이 기술 회사는 SIMA 2와 제미니의 통합을 통해 AI 에이전트가 사용자의 고차원적인 목표를 이해하고, 복잡한 추론을 수행하며, 게임에서 목표 지향적인 행동을 능숙하게 실행할 수 있다고 설명했습니다. 

연구 밝혔습니다 딥마인드는 SIMA 2가 자사에서 개발한 3D 가상 세계를 위한 가장 뛰어난 AI 에이전트라고

발표에 따르면 SIMA 2는 기본적인 지시를 따르는 것을 넘어 상호작용 환경에서 생각하고, 이해하고, 행동으로 옮길 수 있게 됩니다. 이 AI 에이전트는 사용자가 텍스트, 음성, 심지어 이미지를 통해 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.

구글은 자사의 제미니 AI 모델이 도움을 준다고 SIMA 2가 고차원적인 목표를 해석하고 수행하려는 단계를 설명하는 데

이 기술 회사는 가상 환경 전반에 걸쳐tron강력한 일반화 능력을 보였다고 보고했습니다. 딥마인드는 SIMA 2가 논리 프롬프트, 화면 스케치, 이모티콘 등 더 길고 복잡한 작업을 완료했음을 확인했습니다. 구글은 이러한 능력이 SIMA 2의 성능을 다양한 작업에서 인간 플레이어 수준에 더 가깝게 만들어준다고 밝혔습니다. 또한, 이 회사는 AI 에이전트의 작업 완료율이 65%로 SIMA 1의 31%보다 훨씬 높았다고 언급했습니다.

딥마인드는 SIMA 2가 지니 3(Genie 3)이 생성한 완전히 새로운 3D 세계에서 지시를 해석하고 행동할 수 있음을 발견했습니다. 지니 3 프로젝트는 작년에 공개되었으며, 단일 이미지 또는 텍스트 프롬프트에서 상호 작용 가능한 환경을 생성합니다. 딥마인드는 SIMA 2가 테스트 이전에는 접해본 적 없는 세계에서도 방향을 파악하고, 목표를 이해하며, 의미 있는 행동을 취할 수 있다고 밝혔습니다.

구글은 인간 중심 에이전트인 SIMA 2가 이전에 경험해 보지 못한 환경에서도 상세한 지시를 훨씬 더 잘 수행할 수 있다고 주장했습니다. 또한 SIMA 2는 학습한 개념을 한 게임에서 다른 게임으로 전이하여 유사한 작업 간의 연결 고리를 만들 수 있다고 밝혔습니다.

DeepMind는 SIMA 2에서 개선이 필요한 몇 가지 부족한 점을 발견했습니다

연구진은 확인했습니다 . 에이전트는 시행착오와 제미니가 생성한 피드백을 활용하여 새로운 경험 데이터를 생성했습니다. 이 새로운 경험 데이터에는 SIMA 2가 생성한 작업을 시도하고 자체 궤적 데이터를 다음 버전의 모델에 입력하는 학습 루프가 포함됩니다.

딥마인드는 SIMA 2를 인공지능 분야의 발전이라고 평가했지만, 연구 결과는 해결해야 할 몇 가지 격차도dent냈습니다. 구글은 제한된 메모리 용량 내에서의 작업, 매우 길고 여러 단계를 거치는 작업 처리의 어려움, 그리고 3D AI 시스템에서 나타나는 시각적 해석 문제 등을 지적했습니다.

딥마인드는 밝혔습니다 SIMA 2가 미래 로봇공학 및 내비게이션에 사용될 수 있는 기술을 테스트하는 시험대 역할을 했다고tron로봇공학 및 현실 세계의 인공 일반 지능(AGI) 구현을 위한