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구글 딥마인드의 제미나이 2.5 프로가 고전 게임 ‘포켓몬 블루’를 직접 플레이해 클리어해 화제를 모았습니다. AI는 화면 픽셀을 해석해 장애물을 피하고, 아이템 사용 시점을 판단해 최적의 전략을 실행했습니다. 앤스로픽의 클로드 3.7 소네트가 같은 도전에 실패한 것과 달리, 제미나이는 명확한 규칙과 결정적 선택이 요구되는 고전 게임 구조 덕분에 성공을 거두었습니다. 이 사례는 AI가 사람처럼 환경을 인식하고 판단해 행동하는 능력을 키우기 위해 게임이 최적의 실험장 역할을 한다는 점을 보여줍니다.

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@@게임판이 된 AI 훈련장@@

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1. 왜 고전게임 ‘포켓몬 블루’가 AI 평가 무대로 선택되었을까?

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→ 오픈월드 대비 명확한 규칙과 결정적 선택 지점을 정리해 보세요.

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2. AI가 픽셀 단위의 시각 정보를 해석해 행동을 결정하는 과정은 어떻게 이루어질까?

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→ 제미나이·클로드 사례를 비교하며 시각언어 모델의 작동 방식을 찾아보세요.

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3. AI 에이전틱(Embodied) 훈련이 범용 인공지능 발전에 어떤 기여를 할까?

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→ 딥마인드 ‘시마’ 프로젝트와 임바디드 AI 개념을 조사해 보세요.

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4. 실시간 전략 게임과 고전 텍스트 기반 게임이 AI 학습에 주는 서로 다른 도전 과제는 무엇일까?

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→ 스타크래프트·도타2·마인크래프트 등 세 가지 장르별 핵심 학습 능력을 정리해 보세요.

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5. 게임을 실험장으로 활용할 때 발생할 윤리적·법적 문제는 어떤 것이 있을까?

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→ 락스타게임즈 서한 사례와 VLM 초상권 논란 등을 찾아 분석해 보세요.

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