[창간 11주년 기획] 로봇을 아는 인공지능(AI) 전문가 육성하자

 

 

 

 

 

인공지능 기술이 급격히 발전하고 있다. 생성형 AI 기술을 통해 인공지능이 인간의 지식과 상식을 갖추고 사람과 소통하며 인간의 정신 노동을 대신하기 시작했다.

 

이렇게 발달된 AI 기술이 로봇과 결합되면 앞으로 인간수준의 AI 로봇 또는 신체를 가진 AI로 발전하여 인간의 정신 노동 뿐만 아니라 육체 노동까지 대신해 줄 수 있게 될 것이다. 이점에서 로봇산업의 미래는 인공지능의 발전과 더불어 앞으로 더욱 밀접하게 공진화하게 될 것이다.

 

최근 들어 생성형 AI의 발전은 챗GPT와 같은 초거대 AI를 낳았으며, 인공지능이 글을 읽고 이미지를 학습하여 지식을 습득하고, 이 지식을 기반으로 글을 쓰고 영상을 생성함으로써 인간이 수행하던 지적인 작업들을 대신하기 시작했다.

 

챗GPT가 로봇과 결합되면 로봇 산업에 있어서도 큰 변화가 예상된다. 먼저, 로봇은 챗GPT가 가진 지식과 상식을 활용하여 다양한 로봇 업무를 계획하고 효율적으로 수행할 수 있다. 또한 챗GPT의 언어 소통 능력을 이용하여 로봇이 사람이나 환경과 더욱 원활히 소통할 수 있다. 또한 로봇에게 일을 지시하는 방법이나 로봇이 일을 학습하는 방식에서도 생성형 AI가 혁신을 가져올 것이다.

 

다른 한편, AI 관점에서 AI가 로봇과 결합되면 AI가 신체를 가지게 됨으로써 그동안 디지털의 가상 세계에서만 활동하던 AI가 세상으로 나와 실세계에서의 문제를 해결하는 데 기여하게 될 것이다. 이는 AI가 인간의 정신 노동만을 대신해 주는 데서 육체 노동까지도 AI가 대신하게 되는 시대로 접어들게 됨을 의미한다.

 

AI의 발전은 또한 로봇 개발의 패러다임을 전환할 것이다. 아니 이미 전환하고 있다. 지금까지 로봇은 미리 잘 정해진 작업을 정확히 프로그래밍하여 반복 수행하는 데 적용됐다. 산업용 로봇이 전형적이다. 로봇의 지능이 부족하여 문제나 환경이 바뀌면 적응할 수 없기 때문이었다. 그러나 AI를 장착한 로봇은 주변 환경을 인식하고 상황 변화에도 대처하는 능력을 갖추어 보다 유연하게 작업을 해 낼 수 있다.

 

서비스 로봇 분야에서는 이러한 AI 능력을 필요로 한다. 최근에는 AI와 로봇 기술이 접목됨으로써 사람이 수행하는 작업을 보고 로봇이 모사 학습을 함으로써 새로운 상황에 대처하는 능력도 개발되고 있다.

 

생성형 AI 기술을 사용하여 로봇에게 임무만을 지시하고 그 중간 과정은 스스로 알아서 답을 찾도록 하는 종단학습(End-to-End 학습) 방식으로 로봇에게 작업을 가르치고 로봇에게 업무를 수행하도록 하는 연구도 진행되고 있다. 이는 과거와 같이 일일이 모든 상세한 작업 과정을 프로그래밍하여 지시하던 방식에서 AI에 의해 스스로 로봇이 작업을 배우는 방식으로의 로봇 개발의 패러다임 전환이 되고 있음을 의미한다. AI가 프로그래밍 방식에서 기계학습 방식으로 패러다임 전환한 것과 같이 로봇 개발의 패러다임이 AI 방식으로 전환하고 있다.

 

다른 한편으로, AI의 발전은 앞으로 새로운 로봇 산업을 창출할 수 있다. 지금까지는 로봇의 지능 수준이 낮았던 관계로 정해진 일만 반복적으로 수행하는 작업을 로봇이 주로 해왔다면, 앞으로는 AI 기술을 통해서 로봇의 지각 능력, 사고 능력, 판단 능력이 발전하여 복잡한 환경에서도 스스로 판단하며 작업을 수행할 수 있게 될 것이다.

 

AI가 사람의 행동을 모두 학습하여 자연스럽게 사람처럼 작업을 할 수 있는 휴머노이드 로봇을 만드는 것도 가능할 것이다. 최근에 스탠포드 대학교와 구글에서 만든 모바일 알로하(Mobile Aloha) 로봇은, 텔레오퍼레이션으로 사람이 양팔 이동 로봇을 조작하여 작업 데이터를 모은 후 이를 학습하여 로봇이 자율적으로 사람처럼 작업을 할 수 있음을 보여주었다. 휴머노이드 로봇의 산업화 가능성을 보여준 예이다.

 

기존의 산업용 로봇에서는 로봇의 작업 환경을 기계에 맞추어 설계해 주어야 하였으나, 휴머노이드 로봇은 인간이 만든 자연스러운 환경을 변화하지 않고 로봇이 자연 환경에서 업무를 수행하게 됨에 따라 로봇 도입에 필요한 초기 투자도 적어진다.

 

테슬라는 옵티머스 휴머노이드 로봇을 자동차 생산 라인에 도입하는 계획을 가지고 있다. 아마존은 에질리티 로보틱스의 디짓 휴머노이드 로봇을 물류창고 작업에 도입하는 실험을 하고 있다고 알려져 있다. 벤츠 자동차회사도 앱트로닉의 휴머노이드 로봇을 자동차 제조 공정에 도입하는 테스트를 하고 있다고 보도되었다.

 

인간과 유사한 형태의 신체를 가진 휴머노이드 로봇은 사람이 가르치기도 더욱 쉽다. 사람들의 행동 데이터를 모아서 AI가 학습을 함으로써 휴머노이드 로봇에 전이학습하는 것이 용이하기 때문이다. 로봇이 휴머노이드화 되는 것은 다른 한편으로 로봇이 우리의 일상으로 더욱 가까이 다가오게 됨을 의미하며, 앞으로 로봇이 인간의 삶과 직업에 미치는 영향은 더욱 더 커지게 될 것이다.

 

AI를 통해서 로봇 산업의 미래를 선도하기 위해서 우리는 무엇을 하여야 하는가? 먼저 전통적인 로봇 산업에 집착하기 보다는 미래를 선도할 미래 로봇 산업에 크게 투자하는 퍼스트 무버 전략이 필요하다. 최근 AI의 급격한 발전으로 로봇 산업도 전환기에 있다고 보이며 미래형 로봇 산업인 휴머노이드 로봇과 같은 분야에 적극 투자하는 것이 필요하다. AI 기술 관점에서도 텍스트와 이미지 중심의 초거대 생성형 AI 기술은 이미 선진국이 선점하여 기회를 놓쳤다고 보인다. 그러나 로봇 개발을 위한 '행동형 AI' 기술에서는 아직 글로벌하게도 모든 나라들이 같은 출발선 상에 있다. 우리나라도 지금부터 투자하면 이를 선도할 수 있다.

 

로봇 개발을 위한 행동형 AI 기술에 대한 인재 육성도 필요하다. 휴머노이드 로봇과 같은 융합 분야는 하드웨어 전문가도 필요하지만 동시에 로봇 AI 전문가를 필요로 한다. 현재 AI 기술 자체 인력도 부족하나 로봇을 아는 AI 전문가는 더욱 부족하다. 이러한 인력은 세계적으로도 드물며 지금부터 우리가 대규모로 양성하면 미래 산업을 선도할 수 있는 기회는 더욱 크다.

 

최근 생성형 AI가 발전하면서 멀티모달 AI 기술에 대한 인력들이 양성되고 있고, 행동형 AI는 그 연장선상에서 멀티센서 AI 기술 그리고 물리적 AI(Physical Intelligence) 기술을 필요로 하며 이러한 새로운 융합형 전문인력을 기르는 것이 중요하다. 전통적인 로봇 개발 방식에서 탈피하여 AI 중심 로봇 개발 방식으로 전환하고 재교육함으로써 새로운 로봇 산업 시대를 만들어 갈 인력을 확보해야 할 것이다.

 

로봇신문사 robot@irobotnews.com

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