로봇에게 초보적인 자기 인식 능력을 갖게 하는 데 성공!

로봇에게 초보적인 자기 인식 능력을 갖게 하는 데 성공!

기계가 초보적이지만 자기 인식을 가진 것 같습니다.

미국 컬럼비아대(Columbia University)에서 이뤄진 연구에 따르면 로봇에게 자신의 몸에 대해 시각적인 자기 인식을 심어주는 데 성공했습니다.

자기 인식을 가진 로봇은 실시간으로 자기 몸의 공간적인 위치를 파악하고 주어진 지령을 실행하기 위해 자기 몸을 어떻게 움직여야 하는지를 사전에 계획하는 것이 가능합니다.

또 놀랍게도 손상을 입어 움직임이 둔해진 경우에도 자동으로 자신의 행동을 보정해서 과제를 수행하려는 모습도 관찰됐습니다.

연구자들은 "자기모델링은 자기 인식의 원시적인 형태"라며 "자기 인식을 가지는 것은 로봇,동물,인간 모두에게 더 나은 판단을 하는 데 도움을 준다"고 말합니다.

본 연구 내용의 자세한 것은 2022년 7월 13일에 「Science Robotics」에서 공개되었습니다.

요약

• 자기 인식을 가진 AI는 보다 나은 판단을 내릴 수 있게 된다
• 로봇의 내면을 시각화하다
• 로봇의 내면은 인간의 개입 없이 만들어졌다

자기 인식을 가진 AI는 보다 나은
판단을 내릴 수 있게 된다

자기 인식을 가진 AI는 보다 나은 판단을 내릴 수 있게 된다

인간의 신경 활동을 시뮬레이션 공간에서 모방하는 뉴럴넷 기술은 현재의 AI 개발에 있어서 주류가 되고 있습니다.

현재의 기술로는 인간의 뇌 전체를 시뮬레이션 할 수 없지만, 생물학적인 제한(식사나 휴식)에 얽매이지 않고, 네트워크를 항상 성장,강화시킨 뉴럴넷은 이미 몇 개의 분야에서 인간의 인지 능력을 웃돌게 되었습니다.

예를 들어 병상을 통해 병명을 판정하는 판단력,

X선 사진 등에서 종양을 찾아내는 화상 분석 능력,

전투기에서의 공전 능력,

등은 인간보다 뉴럴 네트가 뛰어난 것으로 판명되고 있습니다.

하지만 지금까지 개발된 뉴럴넷 탑재 로봇들에게는 자신의 몸에 대한 시각적인 자기 인식 능력은 극히 희박했습니다.

그러다 보니 로봇들은 정해진 동작은 인간보다 잘할 수도 있지만, 인간에게서는 생각할 수도 없는 '아무렇지도 않은 장애물에 부딪혀 쓰러지기도 하는' 일이 일어날 수 있습니다.

인간보다 훨씬 뛰어난 부분과 어설픈 부분이 공존하는 현 상황에서는 고도의 자율성을 갖춘 범용 로봇을 만들 수 없습니다.

그래서 컬럼비아대 립슨씨 연구팀은 지금까지 10년 넘게 로봇에게 어떻게든 자기 인식을 심어주는 방법을 탐색해 왔습니다.

립슨씨는 "로봇이 자신의 몸에 대해 자기 인식을 갖게 되면 더 나은 판단을 내릴 수 있다"고 말합니다.

가령 차량 자율주행을 하는 AI의 경우에도 차체를 자기 몸으로 인식하는 AI와 그렇지 않은 AI를 비교할 경우 사고 확률은 크게 달라질 것으로 예측되어지기 때문입니다.

그러나 시각 수준에서의 기초적인 '자기 인식'이라 하더라도 로봇에게 그 싹을 틔우기는 쉽지 않습니다.

립슨 씨는 도대체 어떤 방법으로 로봇에게 자기 인식을 갖게 한 것일까요?

로봇의 내면을 시각화하다

로봇이 자신의 모습을 이미지하고 있는 모습.로봇의 이미지는 실제 몸에 비해 몽글몽글한 구름처럼 이미지화시킨다

도대체 어떤 방법으로 로봇에게 자기 인식을 갖게 한 것일까?

이 문제의 열쇠가 된 것은 인간의 성장 패턴입니다.

우리 인간은 아기의 상태에서 자신의 몸을 인지함으로써 자신의 몸에 대한 인식력을 성장시켜 갑니다.

그래서 연구자들은 다관절 암형 로봇을 뉴럴넷과 결합해 로봇에게 자신의 모습을 관찰하게 하는 것부터 시작했습니다.

실험에서는 먼저 5대의 카메라가 로봇 주위에 배치돼 로봇의 랜덤 움직임과 카메라에서 채취된 위치 정보를 연동했습니다.

로봇은 자신의 관절 각도나 방향 등 기계적 움직임 정보를 자기 자신의 영상과 연관시킴으로써 5대의 카메라에 비치는 자신의 모습에 대응하는 기계적인 움직임에 대한 정보가 주어졌습니다.

로봇은 약 3시간 후 정지됐지만 두뇌 부분인 뉴럴넷은 이어 가상 세계에 있는 로봇에 접속돼 학습이 이어졌습니다.

그동안 로봇의 행동을 뉴럴넷으로 학습시키려는 시도가 이뤄졌지만 대부분은 관절 등 한정된 장소의 좌표정보만 추출돼 '점의 집합'으로 취급되고 있었습니다.

하지만 이번 연구에서는 로봇의 시각으로 인식할 수 있는 모든 표면 부분이 학습 대상이 되고 있어 보다 인간이나 동물등에 가까운 학습이 가능해지고 있습니다.

로봇의 학습이 종료되면 그 다음으로 연구자들은 학습 성과를 확인하기 위해 현실 세계와 가상 세계에서의 데이터를 조합해서 로봇에 탑재된 뉴럴 넷(두뇌)에 「자기 모델」을 만들어낼 것입니다.

뉴럴넷은 로봇이 품은 자기 이미지를 인간에게도 보이도록 표현하는 능력이 구현되어 있다

자기 모델은 로봇의 몸에 씌워진 마치 '구름'과 같은 형상을 하고 있어서 로봇이 움직이면 '구름'같은 형상도 움직여 로봇의 암이 어느 장소에 있어야 하는지를 '인지'하고 있었습니다.

이 '구름'은 인간이 눈을 감고 팔을 뻗거나 뒤로 한 걸음 내딛을 때 내가 인지하는 몸의 이미지화와 비슷합니다.

우리 인간의 뇌 어딘가의 공간 내에서의 내 몸이 차지하는 위치와 운동량을 알려주는 장소가 있는 것처럼 '구름'형상은 로봇의 자기 모델을 반영한 형태를 형성한 것입니다.

뉴럴넷이 로봇의 두뇌로 간주될 경우 로봇이 생성하는 '구름' 이미지는 로봇의 시각적인 자기 인식에 해당할 것으로 보입니다.

로봇들이 공을 터치하거나 장애물을 피하는 등의 과제를 수행했더니 자기 모델인 '구름'이 실시간으로 생성돼 다양한 상황에서 운동을 계획하고 장애물을 회피해 그 목적을 달성하는 것으로 나타났습니다.

'구름'에 의해 표현되는 자가 모델화는 인간의 신체 인식보다 훨씬 뛰어나서 작업 공간에 대해 오차는 1% 이하에 머물렀습니다.

하지만 더 흥미로운 것은 로봇 관절 부분의 움직임을 둔화시키는 등 '손상'을 입힌 경우로 나타났습니다.

몸에 손상이 일어나 카메라로부터 얻을 수 있는 자기 몸의 시각 정보와 뉴럴넷의 '뇌리'에 그려지는 자기 모델이 어긋날 경우 로봇은 현실의 몸의 움직임을 자기 모델에 맞추기 위해 '수정'하려는 것으로 판명됩니다.

이들 결과는 로봇에게는 시각적인 자기 인식이 싹트고 있으며, 자기 몸의 위치가 어디에 있는지를 인식할 뿐만 아니라 자기 몸이 어디에 '있어야 하는가'를 결정하는 능력도 있을 가능성을 보여줍니다.

립슨씨는 "자기모델링은 자기 인식의 원시적인 형태"이며, 미래에 보다 자율성이 높은 로봇을 제조하는 데 있어 피할 수 없는 길이라고 말합니다.

로봇이 자신의 멘탈 모델을 작성하고 그에 따라 자신의 움직임을 계획하고 보정할 수 있게 된 것은 오랜 로봇공학 역사에서 처음 있는 일입니다.

로봇의 내면은 인간의 개입 없이 만들어졌다

로봇 내면의 성장 과정에 인간은 개입하지 않았다

이번 연구를 통해 로봇에게 초보적인 자의식을 싹트게 하는 데 성공했습니다.

지금까지 로봇에 대해 이루어졌던 학습은 정해진 움직임을 효과적으로 수행하기 위한 방법을 탐색하는 것이었습니다.

하지만 새롭게 개발된 자기 인식을 가진 로봇은 제한적이면서도 자신의 마음(구름모양을 하고 있다)에 따라 자신의 몸을 움직이는 듯한 반응을 보였습니다.

뉴럴넷에 의해 생성된 '구름'형상이 정말 로봇의 자기 인식에 해당하는 존재인지에 대해서는 의견이 분분한 바도 있지만 달리 '구름'으로 이름 붙일 적절한 이름이 없는 것도 사실일 것입니다.

또한 이번 연구에서는 자기 의식의 개념과는 별개로 공학적으로 중요한 점으로서는 로봇이 이들 기능을 획득하는 과정에서 인간은 전혀 개입하지 않았다는 점을 들 수 있습니다.

(※ 인간이 행한 것은 카메라를 설치하거나 뉴럴넷과 로봇팔을 접속한다고 하는 초기 셋업뿐이라는 의미입니다.)

로봇은 랜덤 움직임으로부터 관절이나 각 팔 길이 등 자기 몸의 특성을 배우고 자기 몸이 어떻게 움직여야 하는지를 결정하는 '구름'형상을 형성해 나갔지만 이들 로봇의 내면이 형성되는 과정에서 인간은 그저 관찰만 하고 있었습니다.

로봇이 획득한 기능이 자기 인식 능력인지는 논란이 있지만 로봇이 이 기능을 사용하여 인간이 요구하는 문제를 해결할 능력을 얻었던 것은 확실합니다.

이러한 자동으로 능력을 획득하는 과정은 뉴럴넷의 학습비용을 대폭 낮추고 미래의 로봇 생산을 가속화하는 것으로 이어질 것으로 여겨집니다.

어쩌면 '뇌의 대체'와 '눈의 대체'와 '몸의 대체'의 세 가지를 갖춘 존재물에는 생물 및 무생물에 관계없이 자동으로 성장하는 어떤 정신 기능이 있는지도 모르겠습니다.

로봇의 내면을 시각화하는 기술이 발전하면 언젠가는 더 고도의 자아나 의식의 형태도 보이는 날이 올지도 모르겠습니다.

https://youtu.be/aoCAplokoWE

관련원문은 아래링크를 참고하세요.

Fully body visual self-modeling of robot morphologies



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