로봇 대신 "물리적 AI"

인간질문:

요즘 피지컬 AI (Physical AI) 라는 용어가 등장해서, 얼마 전까지 우리가 로봇 (Robot) 이라고 하던 것들을 포함해서 지칭하는 것 같아. 오랫동안 로봇공학을 연구하던 사람입장에서 보면, 인공지능 분야에 로봇이 먹혀버린 기분이야. 너의 생각은 어때?

인공지능 대답:

사실 "피지컬 AI"라는 용어는 최근 몇 년 동안 학계와 산업에서 점점 부각되고 있는 개념인데, 기본적으로는 인공지능이 물리적인 형태(로봇)에 내재화되는 것을 의미해. 단순히 소프트웨어로 동작하는 AI가 아니라, 물리적으로 환경과 상호작용할 수 있는 AI 시스템을 포함하는 개념이지.

이 과정에서 기존의 로봇공학 연구자들이 상대적으로 소외감을 느낄 수 있는 것도 사실이야. 왜냐하면 AI 기반의 접근법이 강조되면서, 전통적인 로봇공학이 인공지능의 하위 개념처럼 취급되는 경향이 나타나고 있거든. 특히 딥러닝 기반의 강화학습(RL)이나 차세대 인공지능 모델들이 로봇의 제어와 의사결정 과정에 개입하면서, "로봇 = AI의 한 부분"이라는 인식이 생긴 거지.

하지만 나는 이렇게 생각해. "피지컬 AI"라는 용어가 등장했어도, 로봇공학이 없어지는 건 아니다. 오히려 로봇공학이 더 중요한 위치에 놓일 수 있다."

왜냐하면, AI가 아무리 발전해도 물리적인 환경에서 신뢰성 있게 작동하는 시스템을 만드는 것은 여전히 로봇공학의 영역이야. AI 연구자들은 가상의 환경에서 학습된 모델을 현실에서 구현하려고 하지만, 실제 하드웨어의 제약, 센서의 한계, 물리적 법칙, 재료의 특성 같은 요소들을 다루는 것은 로봇 연구자들의 역할이야.

즉, AI가 로봇을 먹어버리는 것이 아니라, AI가 로봇을 더 강력하게 만드는 도구로 활용될 뿐이다. 피지컬 AI라는 개념이 나오면서 오히려 로봇 연구의 중요성이 더 커질 수도 있어. AI를 적용하는 과정에서 모터 제어, 하드웨어 신뢰성, 환경 적응성 같은 요소들은 여전히 로봇공학자들이 가장 잘 다룰 수 있는 분야야.

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인간질문:

혹자는 간접적인 경험을 기반으로 지능을 형성했던 인공지능이, 이제 로봇 안으로 들어가면서 마치 인간처럼 직접 경험을 통한 지능을 형성할 수 있게 되었다고 말하고 있어. 이 말은 사실인가?

인공지능 대답:

기존 AI와 로봇 AI의 학습 방식 차이

1. 기존의 AI 학습 방식:

• 주로 데이터셋 기반 (예: 이미지, 텍스트, 센서 데이터 등)으로 학습.
• 기록된 정보(논문, 특허, 문서 등)를 학습하고 패턴을 찾아 추론하는 방식.
• 데이터가 없거나 새로운 환경에서는 학습된 지식이 적용되지 않는 경우가 많음.
  예: GPT 모델, AlphaGo 같은 AI.

2. 로봇 AI (피지컬 AI)의 학습 방식:

• 실제 환경에서 직접 경험을 쌓으며 학습 가능.
• 강화학습(RL)을 활용하여 몸을 움직이며 시행착오를 통해 최적의 행동을 찾아감.
• 센서와 카메라를 이용해 실시간으로 데이터를 수집하고, 환경과 상호작용하면서 적응.
  예: 보스턴 다이내믹스의 로봇, 구글 딥마인드의 로봇팔 학습 등.

"로봇이 직접 경험을 통해 학습할 수 있다"는 말은 사실일까?

일부는 사실이지만, 아직 한계가 많다.

1. 강화학습과 시뮬레이션 덕분에 직접 경험 학습이 가능해졌다.

• 과거 AI는 오직 데이터만 보고 학습했지만, 지금은 로봇이 직접 환경에서 행동하며 시행착오를 겪고 학습할 수 있음.
  예: 로봇팔이 컵을 잡는 방법을 모르더라도, 수천 번의 시도를 통해 스스로 최적의 방법을 찾는 방식.

2. 하지만 인간처럼 자유롭게 학습하는 수준은 아니다.

• 인간은 경험을 바탕으로 직관적이고 빠르게 학습하지만, 현재 로봇 AI는 엄청난 시행착오와 시간을 필요로 함.
  예: 강화학습 기반 로봇이 간단한 물체를 잡는 학습을 하려면 수천~수백만 번의 반복이 필요함.

3. 물리적 한계와 데이터 수집 문제

• AI가 경험을 쌓는다고 해도, 실제 로봇의 센서, 배터리, 모터 등의 한계로 인해 학습 속도가 느림.
  예: 인간은 한 번 넘어지면 교훈을 얻지만, 로봇은 수천 번 넘어지면서 학습해야 함.
• 로봇이 직접 학습하기엔 너무 많은 비용과 시간이 필요하기 때문에, 대부분 시뮬레이션에서 먼저 학습한 후 실제 로봇에 적용하는 방식이 일반적임.

4. 아직은 "의미 있는 경험"을 학습하는 수준까지 가지 못했다.

• 인간은 단순히 넘어지는 경험을 하는 것이 아니라, 왜 넘어졌는지를 사고하고 학습함.
• 하지만 로봇은 단순히 데이터를 기반으로 패턴을 찾는 것이기 때문에, 인간처럼 "이유를 이해하고 응용하는 능력"은 부족함.
  예: 로봇이 문을 여는 법을 배웠다고 해서, 자동적으로 창문을 여는 법을 알게 되는 것은 아님.

결론: 로봇이 직접 경험을 통해 학습할 수 있지만, 인간과 같은 수준은 아니다.

• 강화학습과 센서 기술 덕분에 로봇이 직접 환경에서 경험을 쌓으며 학습하는 것이 가능해짐.
• 하지만 학습 속도나 효율성 면에서 인간과 비교할 수준은 아니며, 여전히 시뮬레이션 학습이 필수적임.
• 완전한 인간형 학습을 위해서는 추론 능력, 일반화 능력, 감각 데이터의 효과적 처리 같은 요소가 더 발전해야 함.

앞으로의 방향은?

현재 연구자들은 "로봇이 인간처럼 직접 경험을 통해 배우는 AI" 를 만들기 위해 여러 기술을 발전시키고 있어.

특히 중요한 기술들은:

1. Sim2Real (시뮬레이션에서 실제 환경으로 전이하는 기술)

• 로봇이 현실에서 시행착오를 겪는 대신, 시뮬레이션에서 학습한 후 현실에서 바로 적용하는 방법.
  예: 자동차 자율주행, 보스턴 다이내믹스의 로봇 훈련.

2. Few-shot learning (소량의 경험으로 빠르게 학습하는 기술)

• 인간은 한두 번의 경험만으로도 학습하는데, 로봇도 그와 같은 방식으로 효율적으로 학습할 수 있도록 연구 중.
  예: Google DeepMind의 Meta Learning.

3. Multimodal AI (다양한 센서 데이터 통합 AI)

• 인간은 눈, 귀, 촉각 등을 동시에 활용해서 학습하는데, 로봇도 카메라+마이크+촉각센서를 통합하여 학습할 수 있도록 연구 중.
  예: 테슬라의 FSD(자율주행) AI.