인공지능 - 해석력 - 학습 역학(Learning Mechanics)

https://arxiv.org/pdf/2604.21691

이 논문은 딥러닝을 단순한 '블랙박스'로 치부하기보다, 물리 법칙처럼 동작 원리를 예측하고 설명할 수 있는 학습 역학(Learning Mechanics)이라는 새로운 과학적 이론 체계가 태동하고 있음을 선언합니다. 저자들은 선형화된 모델이나 무한 폭 제한 같은 해석 가능한 단순 설정과 수학적 극한값을 통해 복잡한 신경망의 근본적인 행동 양식을 파악할 수 있다고 주장합니다. 또한, 성능의 변화를 예측하는 신경망 스케일링 법칙이나 모델 크기에 상관없이 최적의 설정을 유지하는 하이퍼파라미터 전이 기술 등은 딥러닝이 엄밀한 과학적 토대 위에서 실용적 공학으로 진화하고 있다는 강력한 증거입니다. 결론적으로 이 글은 학습 역학이 기계론적 해석 가능성과 상호 보완하며, 단순한 경험적 시도를 넘어 데이터의 구조와 학습의 과정을 제1원리로부터 계산해내는 수학적 과학이 될 것이라는 비전을 제시합니다.