기계 학습 모델이 인간의 직관적인 물리학 능력을 모방하고 개선하는 것 외에도 인간 수준의 물리 추론 능력을 달성하는 다른 방법이 있습니다.
Symbolic Reasoning: 인간은 물리적 상황을 해석하고 추론하기 위해 기호적 추론(symbolic reasoning)을 사용합니다. 모델에게 물리적 상황을 기호적으로 표현하고 추론할 수 있는 능력을 부여하여 인간 수준의 추론 능력을 달성할 수 있습니다.
Causal Reasoning: 인간은 물리적 상황에서 원인과 결과를 이해하고 추론합니다. 모델에게 원인과 결과 사이의 인과 관계를 학습하고 이를 활용하여 추론할 수 있는 능력을 부여함으로써 인간 수준의 물리 추론 능력을 달성할 수 있습니다.
Physical Simulation: 물리적 시뮬레이션을 활용하여 모델이 물리적 상황을 시뮬레이션하고 결과를 예측하도록 하는 방법도 있습니다. 이를 통해 모델은 물리적 상황에서의 움직임과 결과를 더 잘 이해하고 추론할 수 있을 것입니다.
이러한 방법들을 조합하고 모델에 통합함으로써 인간 수준의 물리 추론 능력을 달성할 수 있을 것으로 기대됩니다.