구체화된 AI 탐색: 자율 기술의 차세대 개척지

인공 지능(AI)은 패턴 인식 시스템에서 생성형 AI에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 빠르게 진화하는 분야이다. 그러나 실제 데이터에 거의 즉각적으로 반응하도록 설계된 또 다른 형태의 AI가 등장하고 있는데, 바로 체화된 AI이다. 이 기술은 로봇 공학에서 자율 주행 차량에 이르기까지 다양한 산업을 변화시킬 준비가 되어 있어 실제 환경에서 새로운 차원의 응답성과 적응성을 제공한다.

Embodied AI는 센서와 머신 러닝 알고리즘을 결합하여 실제 데이터와 실시간으로 상호 작용하고 응답한다. 종종 정적 데이터 세트나 대규모 언어 모델에 의존하는 다른 형태의 AI와 달리, 체화된 AI는 환경에서 직접 데이터를 사용하여 의사 결정과 조치를 알린다.

구현된 AI의 예로는 자율 드론, 자율 주행 자동차, 공장 자동화 시스템 등이 있다. 이러한 기술을 통해 기계는 장애물을 피하거나 주변 환경의 변화에 대응하는 것과 같은 물리적 공간을 학습하고 탐색할 수 있다. 로봇 청소기 및 잔디 깎는 기계와 같은 더 간단한 장치도 기본 형태의 구현된 AI를 사용하여 실제 세계에서 작업을 수행한다.

체화된 AI의 핵심 원칙 중 하나는 환경에 대한 "내부 지도"를 만드는 것이다. 이 지도는 런던의 택시 운전사들이 도시의 미로 같은 거리를 탐색하는 데 사용하는 정신 지도와 비슷하다고 생각할 수 있다. 이러한 택시 운전사가 경로를 결정하는 방법에 대한 연구는 실제로 현대의 구현된 AI 시스템 개발에 정보를 제공하는 데 도움이 되었다.

공간 인식 외에도 일부 구현된 AI 시스템은 곤충 떼, 새 떼 또는 동물 무리에서 볼 수 있는 집단 지능을 모방한다. 이 그룹은 더 나은 조정을 위해 무의식적으로 움직임을 동기화한다. 이 개념은 드론 또는 창고 로봇과 같은 자율 시스템 개발에 적용되었으며, 구현된 AI의 안내에 따라 여러 장치가 원활하게 작동한다.

체화된 AI의 기원은 1950년대로 거슬러 올라가며, 가장 초기의 사례 중 하나는 영국 버든 신경학 연구소(Burden Neurological Institute)의 윌리엄 그레이 월터(William Grey Walter)가 개발한 사이버네틱 거북이다. 그러나 체화된 AI가 한 분야로 진정으로 발전하고 번성하기까지는 수십 년이 더 걸렸다. 방대한 데이터 세트나 언어 모델에서 학습하는 인지 및 생성형 AI와 달리, 체화된 AI는 인간이 경험을 통해 학습하는 것처럼 물리적 세계와의 직접적인 상호 작용을 통해 학습한다.

그러나 체화된 AI의 감각 입력은 인간의 감각과 크게 다르다. 인간은 주로 시각, 청각, 촉각에 의존하지만 구현된 AI 시스템은 X선, 자외선 및 적외선, 자기장 또는 GPS 데이터와 같은 광범위한 환경 요인을 감지할 수 있다. 이러한 입력은 컴퓨터 비전과 같은 고급 알고리즘에 의해 처리되며, 이를 통해 AI는 환경에서 물체를 식별하고 상호 작용할 수 있다.

구현된 AI 시스템의 중심에는 '세계 모델'이 있습니다. 이 모델은 AI가 주변 환경을 이해하고 해석하는 데 도움이 되어 자극에 반응하는 방식의 기초를 형성한다. 세계 모델은 실시간 감각 데이터를 기반으로 지속적으로 업데이트되므로 시스템이 환경 변화에 동적으로 반응할 수 있다.

구현된 AI는 다양한 학습 전략을 사용하여 주변 세계를 탐색하고 적응한다. 한 가지 일반적인 접근 방식은 정책 기반 프레임워크를 활용하여 AI의 결정을 안내하는 강화 학습이다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 "정지 신호를 만나면 항상 좌회전"과 같은 규칙으로 프로그래밍될 수 있다. 이 접근 방식을 통해 AI는 사전 정의된 규칙에 따라 결정을 내리고 경험을 통해 학습할 수 있다.

또 다른 접근 방식은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모델링한 능동적 추론이다. 능동 추론 시스템은 지속적으로 감각 데이터를 수집하고 그에 따라 내부 세계 모델을 업데이트한다. 사전 프로그래밍된 규칙이나 데이터 세트에 의존할 수 있는 다른 AI 모델과 달리 능동 추론 시스템은 실시간으로 학습할 수 있다. 이를 통해 환경 변화에 빠르게 적응할 수 있지만, 특히 자율 주행 차량과 같은 고위험 응용 분야에서 안전과 신뢰성을 보장하기 위한 광범위한 교육이 필요하다.

구체화된 AI는 또한 챗봇과 가상 비서의 기능을 향상시킬 수 있다. 구현된 AI는 미묘한 단서를 통해 사용자의 감정 상태를 읽음으로써 고객 만족도를 높이는 방식으로 응답을 맞춤화하여 상호 작용이 보다 자연스럽고 직관적으로 느껴지도록 할 수 있다.

체화된 AI는 아직 초기 단계에 있지만 발전은 빠르게 진행되고 있다. 생성형 AI, 센서 기술 및 머신 러닝 알고리즘의 개선은 구현된 AI 시스템의 개발을 계속 촉진하여 더 정확하고 효율적이며 다재다능하게 만들 것이다.

예를 들어, LiDAR, 적외선 및 초음파 센서와 같은 센서의 정확도와 가용성이 향상됨에 따라 구현된 AI 시스템이 복잡한 환경을 더 잘 이해하고 탐색할 수 있다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 체화된 AI는 자율 주행 운송, 로봇 공학, 심지어 의료와 같은 산업에서 필수적인 부분이 될 것이다.

요약하자면, 체화된 AI는 기계가 세상과 상호 작용하는 방식에서 중요한 도약을 나타낸다. 감각 데이터를 고급 머신 러닝 기술과 결합함으로써 이러한 시스템은 동적 실시간 조건에 적응하고 이전에는 상상할 수 없었던 작업을 수행할 수 있다. 연구가 계속되고 기술이 향상됨에 따라 구현된 AI는 로봇 공학 분야뿐만 아니라 우리가 일상적으로 기계와 상호 작용하는 방식에도 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. (Impact Lab)