과학환상영화인 《스타워즈》를 보며 자란 세대들은 실망할 수도 있다. 그들의 시야에서 C－3PO(礼仪机器人)과 같은 로보트는 여전히 보이지 않는다. 가정이나 직장에서 도움을 줄 수 있는 상식을 갖춘 사람모양 로보트는 언제쯤 나올가? 인공지능(AI)의 급속한 발전은 곧 그 공백을 메울 수도 있다.

국제학술지 《자연》 공식사이트에 따르면 최근 AI와 로보트기술과의 ‘결합’은 서로를 새로운 단계로 발전시키는 ‘쌍방향 질주’일 수도 있다고 제기했다. AI는 로보트에게 상식을 주입해 사람처럼 각종 임무를 처리하도록 한다. 로보트는 몸체 경험을 활용해 AI가 ‘통용 AI’로 도약할 수 있도록 돕는다.

하지만 전문가들은 이 쌍방향으로 달려가는 로정은 여전히 많은 도전에 직면해있다고 귀띔했다. 여기에는 로보트의 학습을 위해 방대한 량의 정확한 데이터를 수집하고 ‘변화무쌍’한 하드웨어에 대처하며 안전문제를 해결하는 등이 포함된다.

◆기초모델, 더 똑똑한 로보트에 도움

많은 로보트령역의 AI 과학자들은 미래 로보트가 더 넓은 환경에서 스스로 적응할 수 있기를 희망하고 있다. 례를 들면 제품 선택을 도와주는 로보트 팔, 로인을 동반할 수 있는 지능형 사람모양 로보트 등이다.

그러나 이런 로보트를 조종하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. Open AI부터 구글 ‘심층사유’ 회사에 이르기까지 대화할 때 사람처럼 행동하도록 로보트에 다기능 학습 계산법(기초모델)을 장치하는 데 주력하고 있다. 이런 생각의 핵심은 로보트에게 상식을 주입해 각종 임무를 감당할 수 있도록 하는 것이다.

연구진은 기초모델이 과학자들이 인간의 로동을 보조할 수 있는 통용 로보트를 개발하는 데 도움이 될 것이라고 락관적으로 내다봤다.

◆다양한 데이터로 로보트가 보다 경험적

대화로보트가 인터넷에서 수십억개의 단어를 훈련받고 있지만 로보트의 활동이 데이터집으로는 턱없이 부족하다.

데이터 수집이 일종의 해결방법이 될 수 있다. 미국 스탠퍼드대학교 로보트연구 전문가 알렉산더와 그의 동료들은 오픈 소스 데이터집 DROID2를 만들어 독일 프랑카 로보틱스회사가 만든 프랑카 판다 7DoF 로보트 팔과 함께 약 350시간 분량의 영상 데이터를 수집했다. 여기에는 욕실, 세탁실, 침실 등 수백가지 환경의 기록이 포함된다.

이런 다양성은 로보트가 새로운 환경에서 임무를 더욱 잘 수행하는 데 도움이 된다. 또 많은 전문가들이 3D 가상현실 환경을 만들어 로보트를 훈련시키는 데 주력하고 있다.

◆하드웨어, 안전문제 고려해야

AI가 로보트에게 보다 지혜로운 ‘대뇌’를 제공했지만 더한층 발전하자면 여전히 많은 도전에 직면해있다고 전문가들은 지적했다. 로보트는 매우 복잡하고 하드웨어는 쉽게 파손된다.

싱가포르 국립대학교의 인간과 의기 상호 기능 전문가 해럴드는 로보트가 촉각 혹은 본체감각(몸이 공간 속에서의 위치감)과 같은 기타 류형의 많은 데이터를 필요로 할 것이라고 말했다. 이런 종류의 데이터집은 아직 존재하지 않지만 사람모양 로보트가 능률적으로 일하기 위해서는 반드시 필요하다.

안전성은 반드시 진지하게 고려해야 한다. 대형 언어모델은 오류, 편견을 낳을 수 있다는 것이 증명되였고 인간이나 로보트를 속여 ‘나쁜 일’을 할 수도 있다. 이를 감안할 때 개발자들은 로보트 AI모델에 일부 규칙을 주입해야 한다.

의심할 여지없이 로보트는 여전히 대량의 인공감독이 필요하다. 비록 일정한 위험이 존재하지만 AI와 로보트의 이런 쌍방향 질주는 여전히 기대해볼 만하다. 인공지능은 로보트와의 결합을 통해 현실세계와의 상호작용을 증가시킴으로써 학습모델을 뛰여넘어 예측을 하고 세계를 진정으로 리해하고 추리할 수 있을 것으로 전망한다.

　　과학기술일보