2020년엔 ‘알파고’보다 더 센 놈이 온다

구글 연구실에서 물건 집어올리기 임무를 수행하고 있는 14대의 로봇들. 카메라를 통해 피드백을 주고받는다. 유튜브 갈무리

‘MIT 테크놀로지 리뷰’의 미래 전망

‘상호학습 로봇’ 기술 개발중
로봇이 로봇을 가르치는 세상 눈앞
로봇도 빅데이터 수집과정 거치면
사람과 비슷하게 행동 가능
머리뿐인 알파고에 손발 생기는 셈

딥마인드 개발진의 프로그램에 힘입어 바둑 실력을 쌓은 ‘알파고’ 앞에서 바둑 최고수는 오히려 도전자 처지가 되고 말았다. 그런데 3~5년 뒤에는 이보다 더 놀라운 일이 벌어질 수도 있다. 미국 매사추세츠공대(MIT)가 발행하는<엠아이티 테크놀로지 리뷰>에 최근 소개된 ‘2016년 10대 혁신기술’은 인간이 아닌 로봇이 로봇을 가르치는 세상이 다가오고 있음을 알려준다.

엠아이티의 ‘10대 혁신기술’에는 새로운 이정표를 만들었거나 그 과정에 있다고 평가된 것들이 선정된다. 올해 선정된 기술 가운데는 인공지능과 관련된 ‘상호학습 로봇’이 특히 눈길을 끈다. 인간의 개입 없이 인터넷망을 통해 로봇들끼리 학습 정보를 주고받으며 서로 능력을 키워가는 것이다.

인간은 로봇에게 창고에서 짐을 부린다거나 몸져누운 환자를 돕는 등 갖가지 허드렛일을 시키고 싶어한다. 하지만 현재의 로봇에겐 벅찬 일이다. 로봇들은 아직 사물을 정확히 인식하고 다루는 방법을 알지 못한다. 사람들에겐 아주 단순한 일상행위, 예컨대 양말을 신거나 물컵을 집는 것 따위도 로봇에겐 엄청나게 어려운 과제다.

미국 브라운대 컴퓨터과학자 스테퍼니 텔렉스 교수는 이런 차이가 생기는 근본 원인을 사람의 아동기에서 찾았다. 그는 “사람들은 아동기라는 빅데이터 수집 과정을 거치면서 이런 일상의 일들을 자연스럽게 할 수 있다”고 말한다. 따라서 로봇에도 이런 빅데이터 수집 과정을 거치도록 하면 결국엔 로봇도 사람과 비슷하게 행동할 수 있을 것이라는 게 그의 생각이다. 그동안은 사람이 만든 프로그램을 통해 이 작업을 해왔다. 반면 그는 이 작업을 로봇들 스스로 할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하고 있다.

다양한 물건을 집어올리는 방법을 학습하고 있는 리싱크 로보틱스의 ‘백스터’ 로봇. 물건을 집어올리는 방법을 터득한 로봇은 자신의 노하우를 다른 로봇이 사용할 수 있는 포맷으로 바꿔 클라우드를 통해 보내준다. 유튜브 갈무리

세계의 로봇들이 클라우드를 통해 연결돼 서로 학습 내용과 결과에 대한 정보를 주고받으며 스스로 빅데이터를 축적하고, 여기서 가장 효율적인 방법을 찾아내도록 하면 학습효과가 훨씬 더 좋을 것이라는 판단에서다. 현재 ‘도전, 100만 개체’라는 이름으로 로봇이 다양한 물건을 집어드는 방법에 대한 자료를 축적해가고 있다. 지금까지 200여개의 물건에 대한 데이터가 모아졌다. 그는 데이터가 풍부하게 쌓이면 나중엔 처음 접하는 물건도 로봇이 쉽게 집어올릴 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 기대한다.

<리뷰>는 3~5년 뒤에는 이런 로봇이 실제 등장할 것으로 예상했다. 머리만 쓰던 알파고에 손과 발이 생기는 셈이다. 상호학습 로봇 역시 알파고처럼 처음엔 사람 흉내를 내는 데 급급하겠지만, 어느 순간 사람을 뛰어넘는 능력을 보여줄 것으로 연구진은 기대한다. 한 연구자는 “5~10년 후 로봇 능력의 폭발을 보게 될 것”이라고 말했다.

최근 구글 리서치 블로그에 소개된 내용을 보면 구글도 카메라로 연결된 14대의 로봇 팔에 각각 물체를 집어서 옮기는 훈련을 시키고 있다. 연구개발이 순조롭게 진행된다면 조만간 로봇 팔을 장착한 알파고가 직접 바둑돌을 놓고 대국하는 장면을 볼 수 있을지도 모른다.

혁신기술로 선정된 나머지 9가지는 면역공학, 유전자 편집 농작물, 재활용 로켓, 대화형 인터페이스, 디엔에이 앱 스토어, 솔라시티 기가팩토리, 메신저 슬랙, 테슬라 오토파일럿, 공중전력 공급 등이다.(이들에 대한 소개는 <한겨레>곽노필의 미래창(http://plug.hani.co.kr/futures) 참고)

곽노필 기자 [e-mail]