스마트폰 다음은 휴머노이드 로봇: 움직이는 지능, 인간의 곁을 채우다

 

스마트폰이 우리 삶에 깊숙이 자리하며 정보 혁명을 이끌었지만, 움직임이 제한적이라는 한계는 여전히 존재합니다. '물 좀 가져다줘', '약 좀 챙겨줘'라는 간단한 부탁조차 스마트폰에게는 어려운 일이죠. 하지만 휴머노이드 로봇은 다르다. 인간과 유사한 형태를 지닌 휴머노이드는 스마트폰을 가슴에 달고 다니며 전화 통화는 물론, 움직이며 다양한 작업을 수행할 수 있다. 특히 고령화 시대를 맞아 혼자 살거나 거동이 불편한 사람들에게는 더욱 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

 

미래의 휴머노이드, 인간이 가장 좋아할 형태는?

미래의 휴머노이드는 단순한 기계를 넘어, 인간과 교감하고 소통하는 동반자의 역할을 할 것이다. 따라서 인간과의 친밀감을 높이는 디자인과 기능이 중요하다.

• 인간과 유사한 외모: 부드러운 피부, 자연스러운 표정, 그리고 다양한 몸짓은 인간과의 거리감을 줄여주고 친근함을 높인다.
• 뛰어난 대화 능력: 자연스러운 대화는 물론, 사용자의 감정을 이해하고 적절하게 반응하는 능력이 필요하다.
• 안전하고 편리한 사용성: 누구나 쉽게 조작할 수 있는 간편한 인터페이스와 안전을 위한 다양한 기능이 필수이다.
• 다양한 기능: 가사 지원, 간병, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 폭넓은 기능을 갖춰야 한다.

휴머노이드 로봇을 개발하는 기업들

현재 전 세계적으로 많은 기업들이 휴머노이드 로봇 개발에 박차를 가하고 있다.

• 테슬라: 일론 머스크가 이끄는 테슬라에서는 인간과 상호작용할 수 있는 휴머노이드 로봇 '옵티머스'를 개발하고 있다.
• 소프트뱅크: 감성 인식 로봇 '페퍼'를 개발한 소프트뱅크는 더욱 진화된 휴머노이드 로봇을 선보일 예정이다.
• 보스턴 다이내믹스: 인간형 로봇 '아틀라스'로 유명한 보스턴 다이내믹스는 뛰어난 동작 능력을 갖춘 휴머노이드 로봇 개발에 집중하고 있다.

결론

휴머노이드 로봇은 단순한 기계를 넘어, 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어 줄 잠재력을 가지고 있다. 앞으로 더욱 발전된 기술과 함께, 휴머노이드 로봇은 우리 곁에서 함께 살아가는 소중한 동반자가 될 것.

 

 

휴머노이드 로봇은 스마트폰의 한계를 넘어, 미래 사회에서 중요한 역할

 

스마트폰은 정보 제공과 통신에 탁월하지만, 물리적 작업을 수행하는 데는 한계가 있다. 반면, 휴머노이드 로봇은 인간과 유사한 형태와 기능을 갖추고 있어 물건을 가져오거나, 집안일을 돕는 등 실제로 움직이며 다양한 작업을 수행할 수 있다. 특히, 고령화 사회에서는 신체 활동이 어려운 사람들을 도울 수 있는 똑똑한 로봇의 필요성이 커지면서 휴머노이드 로봇의 수요가 증가할 것으로 보인다.

미래에 선호될 휴머노이드 로봇의 형태

미래의 휴머노이드 로봇은 단순히 인간의 외형을 모방하는 것을 넘어, 다음과 같은 특징을 갖춘 형태가 선호될 것으로 예상된다:

• 인간과 유사한 외형: 인간과 비슷한 크기와 동작을 갖춘 로봇이 사람들에게 더 친근하게 다가갈 수 있다. 특히 가정이나 일상 공간에서 사용될 경우, 사람들은 인간형 로봇을 더 편안하게 받아들일 가능성이 높다
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• 감정 인식 및 상호작용 능력: AI 기술의 발전으로 휴머노이드 로봇은 사람의 감정을 읽고 대화를 나누며, 심리적 위안을 제공하는 능력을 갖출 수 있다. 이는 고령화 사회에서 특히 중요한 기능이 될 것이다
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• 다양한 작업 수행 능력: 물건을 잡고 이동하며, 복잡한 환경에서도 균형을 잡고 걷는 등의 능력을 갖춘 로봇이 필요하다. 이를 위해 이족보행 기술과 정교한 그리퍼(손) 기술이 필수적이다
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휴머노이드 로봇 개발 기업들

휴머노이드 로봇 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 여러 기업들이 이 분야에서 두각을 나타내고 있다. 대표적인 기업들은 다음과 같다:

• 테슬라(Optimus): 테슬라는 자동차 제조 경험을 바탕으로 휴머노이드 로봇 '옵티머스'를 개발 중이다. 이 로봇은 자율주행 기술과 결합해 높은 수준의 운동 능력과 제조 완성도를 자랑하며, 향후 다양한 산업군에서 활용될 가능성이 크다
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• 피규어AI(Figure 01): 피규어AI는 오픈AI와 협업하여 AI 기반의 휴머노이드 로봇 '피규어 01'을 개발했다. 이 로봇은 사람과 자연스러운 대화를 나누고, 물건을 인식해 전달하는 등 고도화된 AI 기술을 적용하고 있다
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• 애질리티 로보틱스(Digit): 애질리티 로보틱스는 세계 최초로 휴머노이드 로봇 대량 생산 공장을 세우고 '디지트'라는 이름의 인간형 로봇을 생산 중이다. 이 로봇은 물류 및 제조업에서 인간 노동력을 보완하는 데 중점을 두고 있다
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향후 전망

글로벌 휴머노이드 로봇 시장은 2028년까지 약 138억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 이러한 성장세는 고령화 사회와 노동력 부족 문제를 해결하기 위한 수요 증가에 기인한다. 특히, AI와 결합된 휴머노이드 로봇은 단순한 기계적 작업뿐만 아니라 인간과 상호작용하며 협업할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다.

따라서 미래에는 감정 인식 및 대화 능력이 뛰어나고 다양한 작업을 수행할 수 있는 인간형 로봇이 가장 선호될 것이며, 이를 개발하는 기업들은 테슬라, 피규어AI, 애질리티 로보틱스 등 글로벌 선도 기업들이 될 전망이다.

 

 

 

 

 

휴머노이드 로봇의 현주소: 가정용 로봇 사용이 수십년 후에나 사용가능 할까?

 

최근 테슬라 시연에서 걷고, 말하고, 춤추는 옵티머스 로봇은 엄청난 흥분을 불러일으켰다. 하지만 많은 일이 실제로 인간이 원격으로 제어하고 있다는 것이 분명해지면서 실망으로 바뀌었다.

 

이것이 미래에 대한 매혹적인 엿보기일 수 있지만, 로봇이 너무나 좋아서 사실이 아닌 것으로 밝혀진 것은 처음이 아니다. 

예를 들어, 텍사스에 있는 Hanson Robotics가 2016년에 만든 로봇인 소피아를 살펴보겠다. 이 회사는 그녀를 본질적으로 지적인 존재로 소개했고, 수많은 기술 전문가들은 당시 우리의 능력을 훨씬 넘어선다고 지적했다.

 

마찬가지로 우리는 Boston Dynamics의 Atlas gymnastics, 영국산 Ameca 로봇 "깨어남", 그리고 가장 최근에는 공장에서 테슬라의 옵티머스와 같은 미리 각본이 짜여 진 액션 시퀀스의 신중하게 안무된 비디오를 보았다. 분명히 이것들은 다른 면에서 여전히 인상적이지만, 완전한 지각적 패키지에는 전혀 미치지 못한다. 옵티머스나 아틀라스를 아무 집에나 풀어놓으면 아주 다른 모습을 볼 수 있을 것이다.

 

 

우리 집에서 일할 수 있는 휴머노이드 로봇은 도구를 사용하고, 주변 환경을 탐색하고, 사람처럼 우리와 소통하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있어야 한다. 이것이 1~2년 후면 가능할 것이라고 생각했다면 실망하게 될 것이다.

우리 집과 거리에서 상호작용하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만드는 것은 여전히 ​​엄청난 도전이다. 문을 여는 것과 같은 하나의 특정 작업을 잘 수행하도록 설계하는 것조차 엄청나게 어렵다.

 

모양, 무게, 재료가 다른 문 손잡이가 너무 많고, 잠긴 문이나 길을 막는 물체와 같은 예상치 못한 상황을 처리하는 복잡성은 말할 것도 없다. 개발자들은 실제로 문을 여는 로봇을 만들었지만, 수백 가지 일상 작업을 처리할 수 있는 로봇은 아직 먼 훗날의 일이다.

 

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테슬라 시연의 "오즈의 마법사" 원격 작동 기술은 이 분야에서 일반적으로 사용되는 제어 방법으로, 연구자들에게 실제 발전을 테스트할 수 있는 벤치마크를 제공한다. 원격 측정 제어로 알려진 이 기술은 꽤 오랫동안 존재해 왔으며 점점 더 발전하고 있다.

 

이 기사의 저자 중 한 명인 칼 스트라테언(Carl Strathearn)은 올해 초 일본에서 열린 한 컨퍼런스에 참석했는데, 최고 로봇 연구실의 기조 연설자가 고급 원격 측정 시스템을 시연했다. 이 시스템을 사용하면 한 사람이 미리 작성된 동작, 대화 프롬프트 및 컴퓨터화 된 음성을 사용하여 여러 휴머노이드 로봇을 동시에 반자율적으로 작동할 수 있다.

 

분명히 이것은 매우 유용한 기술이다. 원격 측정 시스템은 위험한 환경, 장애인 의료 및 우주에서 일하는 로봇을 제어하는 ​​데 사용된다. 그러나 인간이 여전히 지휘권을 잡고 있는 이유는 Atlas와 같은 가장 진보된 휴머노이드 로봇조차도 아직 현실 세계에서 완전히 독립적으로 작동할 만큼 신뢰할 수 없기 때문이다.

 

또 다른 주요 문제는 사회적 AI라고 부를 수 있는 것이다. DeepMind의 Gemini와 OpenAI의 GPT-4 Vision과 같은 선도적인 생성 AI 프로그램은 미래의 휴머노이드 로봇을 위한 창의적인 자율 AI 시스템의 기반이 될 수 있다. 하지만 이러한 모델이 로봇이 이제 현실 세계에서 잘 기능할 수 있다는 것을 의미한다고 오해해서는 안 된다.

 

인간처럼 정보를 해석하고 문제를 해결하려면 단순히 단어를 인식하고, 사물을 분류하고, 음성을 생성하는 것 이상이 필요하다. 사람, 사물, 환경에 대한 더 깊은 맥락적 이해, 즉 상식이 필요하다.

 

현재 가능한 것을 탐구하기 위해 우리는 최근 상식 강화 언어 및 시각(Common Sense Enhanced Language and Vision(CiViL))이라는 연구 프로젝트를 완료했다. 우리는 사람들이 요리법을 준비하는 것을 돕기 위해 생성 AI 비전 및 언어 시스템의 일부로 유클리드(Euclid)라는 로봇에 상식적 지식을 제공했다. 이를 위해 학생들이 수행한 실제 문제 해결 사례를 사용하여 상식적 지식 데이터베이스를 만들어야 했다.

 

유클리드는 요리법의 복잡한 단계를 설명하고, 일이 잘못되었을 때 제안을 하고, 심지어 주방에서 일반적으로 주방 기구와 도구를 찾을 수 있는 위치를 사람들에게 알려줄 수 있었다. 그러나 누군가가 요리하는 동안 심한 알레르기 반응을 보일 경우 어떻게 해야 하는지와 같은 문제가 여전히 있었다. 문제는 모든 가능한 시나리오를 처리하는 것이 거의 불가능하다는 것이다. 그러나 그것이 진정한 상식이다.

 

AI의 이러한 근본적인 측면은 수년에 걸쳐 인간형 로봇에서 다소 사라졌다. 생성된 음성, 사실적인 얼굴 표정, 원격 측정 제어, 심지어 "가위바위보"와 같은 게임을 할 수 있는 능력은 모두 인상적이다. 그러나 로봇이 실제로 스스로 유용한 일을 할 수 없다면 참신함은 곧 사라진다.

 

 

이는 자율적인 휴머노이드 로봇에 대한 상당한 진전이 이루어지지 않는다는 것을 의미하지 않는다. 예를 들어 로봇에 학습을 위한 더 많은 감각을 제공하기 위해 로봇 신경계에 대한 인상적인 작업이 진행 중이다. 그저 큰 공개만큼 언론의 주목을 받지 못할 뿐이다.

 

데이터 부족

또 다른 주요 과제는 AI 시스템을 훈련할 실제 세계 데이터가 부족하다는 것이다. 온라인 데이터는 항상 로봇을 충분히 잘 훈련하는 데 필요한 실제 세계 조건을 정확하게 나타내지 못하기 때문이다. 우리는 아직 좋은 결과를 얻을 만큼 충분히 많은 양의 실제 세계 데이터를 수집하는 효과적인 방법을 찾지 못했다. 그러나 Alexa 및 Meta Ray-Bans와 같은 기술에서 액세스할 수 있다면 이는 곧 바뀔 수 있다.

 

그럼에도 불구하고 현실은 우리가 집안일을 도울 수 있는 고급 소셜 AI를 갖춘 멀티모달 휴머노이드 로봇을 개발하기까지는 아직 수십 년이 걸릴 것이다. 그동안 명령 센터에서 원격으로 제어되는 로봇이 제공될 수도 있다. 하지만 우리는 그것을 원할까?

 

한편, 지금 당장 도움이 필요한 사람들을 지원할 수 있는 역할을 위한 로봇을 만드는 데 노력을 집중하는 것이 더 중요하다. 예를 들어, 대기자 명단이 길고 병원 인력이 부족한 의료 분야와 지나치게 불안해하거나 중증인 어린이가 원격으로 교실에 참여할 수 있는 방법을 제공하는 교육 분야가 있다. 또한 모든 사람이 사실과 허구를 구별하고 로봇이 결국 도착할 때 대중의 신뢰를 구축할 수 있도록 더 나은 투명성, 법률 및 공개적으로 이용 가능한 테스트가 필요하다.

 

글쓴이: 칼 스트라테언(Carl Strathearn), 에든버러 네이피어 대학교 컴퓨팅 연구원 및 디미트라 그카치아, 에든버러 네이피어 대학교 컴퓨팅 부교수

 

과학의 패러다임 전환: 빅 데이터에서 자율 로봇 과학자 까지

 

중국과학원(Chinese Academy of Sciences) 티베트 고원 연구소(Institute of Tibetan Plateau Research)의 신 리(Xin Li) 교수와 옌룽 궈(Yanlong Guo) 박사가 이끄는 최근 연구에서 연구원들은 빅 데이터와 인공 지능(AI)의 힘을 통해 과학 연구가 어떻게 발전하고 있는지 분석한다.

 

이 논문은 전통적인 "상관 관계가 인과 관계를 대체하는" 모델이 새로운 "데이터 집약적인 과학적 발견" 접근 방식에 의해 어떻게 점점 더 도전을 받고 있는지 논의하고 "로봇 과학자" 패러다임의 출현을 예측한다.

 

이 연구는 데이터 수집 및 관찰에서 분석, 가설 형성 및 실험에 이르기까지 과학적 과정의 진화를 체계적으로 탐구한다. 연구자들은 데이터 기반 방법이 상당한 이점을 제공하지만 지적 및 방법론적 엄격함의 필요성을 대체하지는 않는다고 주장한다. 대신, 이러한 기술은 연구 프로세스를 향상시켜 새로운 차원의 효율성을 제공하는 강력한 도구 역할을 한다.

 

더욱이 저자들은 차세대 AGI(Artificial General Intelligence) 시스템이 과학 탐구의 거의 모든 측면을 자동화할 준비가 되어 있어 자율적인 "로봇 과학자"를 위한 길을 닦을 준비가 되어 있다고 강조한다.

이러한 시스템은 유비쿼터스 감지를 통한 데이터 수집부터 자율 분석, 가설 테스트 및 이론화에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 것으로 예상된다. 연구팀은 AI가 직관적인 탐색자 역할을 하며 자율적으로 과학을 발전시킬 수 있는 수준까지 발전하는 미래를 내다보고 있다.

 

저자들은 가설 기반 접근 방식과 데이터 기반 접근 방식을 모두 통합함으로써 전통적인 연구 패러다임에 혁명을 일으킬 수 있는 지식 발견을 위한 포괄적인 프레임워크를 제안한다. 이 백서는 AI의 투명성, 견고성 및 설명 가능성의 중요성을 강조하여 AI에서 생성된 지식이 과학적으로 신뢰할 수 있도록 한다. 전통적인 연구 방법이 계속해서 중요한 역할을 하겠지만, AI와 빅 데이터의 포함은 과학 발전의 속도와 질을 크게 높일 준비가 되어 있다.

 

연구진은 방대한 연산 능력과 창의적 추론 능력을 갖춘 로봇 과학자의 등장은 불가피할 뿐만 아니라 과학 진화의 중요한 이정표라고 결론지었다. 이러한 발전은 AI를 지원 도구에서 과학적 발견의 적극적인 참여자로 변화시키고 인간 지식의 경계를 그 어느 때보다 넓히고 있다. (Energy Daily)