미국 매사추세츠주의 한 공장에서 인공지능 로봇들이 물건을 집고 옮기는 등 인간의 기본적인 작업을 학습하고 있다.

 

이곳은 로봇이 실제 세상에서 움직이기 위해 필요한 데이터를 직접 만들어내는 ‘훈련 현장’이다.

 

■ “AI는 많지만, 로봇 데이터는 부족”

일반적인 인공지능은 책, 인터넷, 소셜미디어 등 방대한 데이터를 기반으로 학습한다.

 

하지만 로봇이 수행하는 물리적 작업에 대한 데이터는 거의 존재하지 않는다.

 

이 문제를 해결하기 위해MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory 출신 창업자들이 나섰다.

 

Josh Gruenstein과Alon Kosowsky-Sachs는 스타트업 Tutor Intelligence를 설립하고 로봇 학습용 데이터를 생산하는 시스템을 구축했다.

 

■ “로봇을 위한 유치원”

이들이 운영하는 매사추세츠 워터타운 시설에는100여 대의 로봇이 반복 작업을 수행하며 데이터를 생성하고 있다.

 

로봇들은

-물건 집기

-상자에 넣기

-빨래 개기

같은 기본 동작을 학습하고 있지만, 아직은 실수가 잦은 초기 단계다.

 

그루엔스타인은 이 시설을 “로봇을 위한 유치원”에 비유했다.

 

■ 공장형 로봇 vs 인간형 로봇

현재 산업용 로봇은 이미 높은 수준의 자동화를 구현하고 있다.

 

하지만 이는 정해진 작업을 반복하는 환경에 한정된 성능이다.

 

문제는 일상 환경이다.

물건의 위치, 형태, 상황이 계속 바뀌는 현실 세계에서는 로봇이 스스로 판단하고 적응해야 한다.

 

■ 목표는 ‘즉석 학습하는 로봇’

이 프로젝트의 궁극적인 목표는 로봇이 인간처럼 새로운 상황에서도 스스로 학습하고 대응하는 능력을 갖추는 것이다.

 

즉,

-어떤 환경에서도

-처음 보는 작업도

-즉석에서 수행할 수 있는 로봇 개발이다.

 

■ “5년 안에 일상 속 로봇 등장”

개발진은 기술 발전 속도를 고려할 때 향후 5년 내 로봇이 일상 곳곳에 등장할 것으로 전망했다.

 

이는 단순한 자동화를 넘어 노동, 산업, 생활 전반에 큰 변화를 가져올 가능성이 있다.

 

 

*CTV뉴스의 글을 번역,편집한 것입니다.