AI와 AGI는 인간의 인식 원리를 모방하고자 하지만, 과거형 데이터가 대부분을 이루고 있습니다. 그래서 지금처럼 '빅데이터‘에 의존하는 한, 언제나 '현재'에 존재하는 자연원리적 혜택과 효율성을 획득하지 못할 것입니다. 최근 발전된 LLM 모델은 스스로 이것을 인정하고 있을 정도입니다.
AI와 AGI는 인간의 근본 인식 원리인 '실시간 데이터의 획득과 분석'이라는 과제와 정면 승부를 할 시점을 맞이하고 있습니다. 다행히 날로 발전하는 컴퓨터 통신 기술과 외부 신경망인 'IOT(사물인터넷, Internet Of Things)'의 풍부한 발달은 여기에 힘을 실어 주고 있습니다.

여기에, 인간 인식의 근본 원리인 '실시간 데이터 처리' 중심으로 디자인된 Udynamics를 제안합니다.
이것은 동서양의 역사와 인문 사회적 성찰을 거친 ’자연원리적 동역학 방정식‘이라 할 수가 있습니다.
이것과 이것의 발전 모델은 AI와 AGI에 강력한 연구기반과 최적의 알고리즘을 제공할 수가 있을 것입니다.

1.Udynamics 응용 방정식 UL  (Universal Lagrangian)

$\mathcal{L} = \frac{1}{2} g_{ij}(r) \dot{r}^i \dot{r}^j - V(r)$

* $T = \frac{1}{2} g_{ij}(r) \dot{r}^i \dot{r}^j$ 는 공간 기하학적 메트릭 텐서,
* $T = \frac{1}{2} g_{ij} \dot{r}^i \dot{r}^j$ 는 위치 변화율 (속도),
* $V(r) = -\frac{GMm}{r}$ 는 잠재 에너지로, 위치에 따라 달라진다.

2.UDynamics 일반 방정식 UH  (Universal Hamiltonian)

$\mathcal{H}_{\text{Ryoo}} = \sqrt{g} \left( \mathcal{R} - \frac{1}{2} K_{ij} K^{ij} \right)$

* HU는 시간 차원이 제거된 상태에서의 해밀토니안 밀도,
* g는 공간 기하학에서의 행렬식 (determinant of the metric),
* $\mathcal{R} = g^{ij} R_{ij}$ 는 3차원 공간의 리치 곡률 (Ricci curvature),
* $\mathcal{H} = \sqrt{g} \left( \mathcal{R} - \frac{1}{2} K_{ij} K^{ij} \right)$ 는 공간 기하학의 외재 곡률 (extrinsic curvature)이다.
* $K_{ij}$ 는 공간 기하학의 외재 곡률 (extrinsic curvature)이다.

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