가정용 휴머노이드 로봇, 과연 현실이 될까? 전문가 '아직은 시기상조'¶
원제목: Humanoid robots in the home? Not so fast, says expert
핵심 요약
- 구글 딥마인드가 제미니 로보틱스 모델을 통해 자연어 명령으로 다단계 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇을 시연했음.
- 전문가는 로봇이 독립적으로 '생각'하는 것이 아니라 방대한 데이터와 알고리즘 기반임을 지적하며 과장된 기대에 대한 회의적인 시각을 제시함.
- 시각 외에 촉각, 통증, 후각 등 인간 수준의 감각 능력을 로봇에 부여하고 이를 위한 충분한 훈련 데이터를 확보하는 것이 휴머노이드 로봇 상용화의 핵심 과제임을 강조함.
상세 내용¶
최근 구글 딥마인드가 앱트로닉(Apptronik)의 휴머노이드 로봇 '아폴로(Apollo)'가 옷을 접고 물건을 분류하며 가방에 넣는 등 다양한 다단계 작업을 자연어 명령만으로 수행하는 모습을 공개하며 큰 주목을 받았습니다. 이는 구글 딥마인드의 최신 AI 모델인 '제미니 로보틱스 1.5(Gemini Robotics 1.5)'와 '제미니 로보틱스-ER 1.5(Gemini Robotics-ER 1.5)'의 역량을 보여주는 시연으로, 대규모 언어 모델(LLM)이 물리적 로봇의 '인지, 계획, 사고'를 도와 복잡한 작업을 완료할 수 있음을 입증하려는 목표였습니다.
하지만 이러한 인상적인 시연에도 불구하고, 노스이스턴 대학교의 전기 및 컴퓨터 공학 교수이자 AI와 로봇 통합에 대한 보고서를 공동 저술한 라빈더 다히야(Ravinder Dahiya)는 과도한 기대에 대한 경계심을 표했습니다. 특히 로봇이 '생각'할 수 있다는 주장에 대해 회의적인 시각으로 접근해야 한다고 강조했습니다. 그는 제미니 로보틱스 모델이 시각 센서와 이미지, 언어 데이터를 활용하여 외부 세계를 분석하는 '비전-언어-액션(vision-language action) 모델'이라고 설명했습니다.
구체적으로 제미니 로보틱스 1.5는 시각 정보와 지시를 운동 명령으로 전환하며, 제미니 로보틱스-ER 1.5는 물리적 공간을 이해하고 주변 환경 내에서 계획 및 물류 결정을 내리는 데 특화되어 있습니다. 이러한 기술은 표면적으로는 마법처럼 보일 수 있지만, 실제로는 매우 명확하게 정의된 규칙에 기반을 둡니다. 로봇이 독립적으로 사고하는 것이 아니라, 방대한 양의 고품질 훈련 데이터와 구조화된 시나리오 계획, 그리고 정교한 알고리즘의 지원을 받는다는 것이 다히야 교수의 설명입니다.
다히야 교수는 AI 분야에서 시각 정보 처리는 새로운 것이 아니며 오랫동안 존재해왔다고 지적했습니다. 그러나 딥마인드 팀이 이 기술을 대규모 언어 모델과 통합하여 사용자가 간단한 언어로 로봇에게 작업을 지시할 수 있게 한 점은 분명 인상적이며 '올바른 방향으로 나아가는 한 걸음'이라고 평가했습니다. 이는 로봇과 인간의 상호작용 방식을 한 단계 발전시킬 수 있는 중요한 진전입니다.
그럼에도 불구하고, 다히야 교수는 인간과 동등한 수준의 감각 및 사고 능력을 갖춘 휴머노이드 로봇을 실현하기까지는 아직 갈 길이 멀다고 강조했습니다. 그는 자신과 다른 연구자들이 촉각 및 촉각 피드백을 제공하는 감지 기술, 예를 들어 전자 로봇 피부를 개발 중임을 언급했습니다. 시각 데이터와 달리 이러한 감각에 대한 훈련 데이터는 현저히 부족하며, 부드럽거나 단단한 물체를 조작하는 애플리케이션에 매우 중요합니다. 또한 로봇에게 통증 등록이나 후각 능력을 부여하는 데에도 상당한 발전이 필요하며, 불확실한 환경에서는 시각 정보뿐 아니라 모든 센서 양식에 의존해야 한다고 덧붙였습니다.
편집자 노트¶
구글 딥마인드의 휴머노이드 로봇 시연은 공상 과학 영화에서나 보던 '가사 도우미 로봇'의 꿈을 현실로 만드는 듯한 인상을 주기에 충분합니다. 하지만 이번 기사는 이 같은 환상에 휩쓸리기보다, 기술의 현재 위치와 미래의 과제를 냉철하게 바라보게 합니다. 일반 독자들에게 이 소식이 중요한 이유는, 로봇 기술 발전이 우리의 일상생활, 특히 스마트 홈이나 노인 돌봄 등 미래 서비스에 어떤 형태로든 영향을 미칠 것이기 때문입니다. 하지만 언론에서 종종 부풀려지는 '로봇의 사고 능력'에 대한 오해를 바로잡는 것이 중요하며, 실제 로봇은 아직 정교한 프로그램과 방대한 데이터에 의존하고 있다는 점을 인지해야 합니다.
핵심은 대규모 언어 모델(LLM)이 로봇에게 '언어 이해'라는 강력한 도구를 주었지만, 물리적 세계를 인간처럼 '느끼고' '이해하는' 능력은 여전히 제한적이라는 것입니다. 시각은 로봇에게 중요한 정보원이지만, 물체의 질감, 온도, 무게 등 섬세한 조작에 필수적인 촉각 데이터는 아직 충분치 않습니다. 또한 예상치 못한 상황에서 안전하게 반응하기 위한 통증이나 위험 감지 능력, 그리고 다양한 환경을 이해하는 후각 등은 아직 먼 미래의 기술로 남아있습니다. 이러한 감각 능력의 부재는 로봇이 복잡하고 예측 불가능한 가정 환경에서 독립적으로 작동하는 데 큰 걸림돌이 됩니다.
결론적으로, 이번 발표는 로봇이 인간의 언어를 이해하고 다단계 작업을 수행할 수 있게 되었다는 점에서 중요한 진전입니다. 하지만 로봇이 진정으로 인간과 같은 수준의 유연성과 적응력을 갖추려면, 단순한 시각과 언어를 넘어선 다중 감각 통합 기술의 발전이 필수적입니다. 미래에는 산업 현장의 특정 작업을 돕는 로봇들이 먼저 등장하고, 점차 가정에서 제한적이고 안전한 작업을 수행하는 로봇으로 확장될 것입니다. 궁극적으로 인간 생활에 깊숙이 들어오는 만능 휴머노이드 로봇의 시대는 우리가 얼마나 다양한 감각 데이터를 확보하고 이를 인공지능과 효율적으로 결합하느냐에 달려 있을 것입니다.