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인공지능 로봇

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인공지능
인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 인공신경망 ⊃ 딥 러닝
인공지능 - 인공지능 구현을 위한 몇 가지 기술이 존재한다.
기계학습 - 많은 매개변수를 넣어주면 모델이 스스로 규칙을 학습하는 방식의 인공지능 구현 방법이다.
인공신경망 - 인간의 뉴런 구조를 본떠 만든 기계 학습 방법론이다.
딥 러닝 - 입력층과 출력층 사이에 있는 은닉층에 인공 뉴런을 여러 겹 쌓고 연결한 인공신경망 방법론 중 하나이다. 즉, 단일층이 아닌 실제 뇌처럼 다층 구조로 되어있다. 21세기에 와서는 (인공신경망=딥러닝)이라고 이해해도 무방하다.
인지 컴퓨팅 - 기계학습을 이용하여 특정한 인지적 과제를 해결할 수 있는 프로그램 또는 솔루션을 이야기한다.
뉴로모픽 컴퓨팅 - 인공 신경망을 하드웨어적으로 구현한 것이라고 생각하면 된다.

생성형 인공지능
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1. 개요2. 정의
2.1. 협의의 인공지능 로봇2.2. 광의의 인공지능 로봇
3. 역사4. 개발사5. 용어 사용의 혼선
5.1. 非인공지능 로봇 개발사
6. 관련 문서

1. 개요

인공지능 시스템을 결합시킨 로봇을 말한다.

2. 정의

2022년 달리2의 등장과 함께 본격적으로 상업적 용도로 사용 가능한 퀄리티의 그림 인공지능이 대두하고 그 해 연말 챗GPT 서비스 시작과 함께 딥러닝 기반 인공지능이 언론의 주목을 대대적으로 받기 시작한 이후 AI로봇에 대한 정확한 학술적 정의가 존재하지 않음에도 AI로봇, 혹은 인공지능 로봇이라는 용어는 언론과 대중들에 의해 널리 사용되고 있다.

인공지능 로봇(AI robot)이란 기본적으로 AI와 로봇의 합성어이므로 로봇의 사용 목적에 필수적인 여러 기능을 구현하는 데 딥러닝 메커니즘이 적용된 경우를 모두 포함할 수 있는데, 주변 기능을 인공지능을 통해 구현한 광의의 인공지능 로봇과 핵심기능을 포함한 대부분의 시스템을 인공지능을 기반으로 구축한 협의의 인공지능 로봇으로 나눌 수 있다.

2.1. 협의의 인공지능 로봇

입력에서 출력까지 파이프라인 네트워크 없이 신경망으로 한 번에 처리하는 엔드 투 엔드 시스템(end to end system) 인공지능 로봇. 즉 구현에 있어서 로봇의 핵심 동작을 하드코딩 하지 않는 경우를 일컫는다. 여러모로 진정한 의미에서의 인공지능 로봇에 해당하는 부류이다. 로봇은 기본적으로 시각, 촉각, 청각 등 다양한 감각 자극을 처리하여 직접 행동이나 언어 등의 피드백으로 옮겨야 하므로 이와 같은 로봇의 구현을 위해서는 대형 멀티모달 모델(LMM, Large multimodal model) 혹은 T2A(text to action) 모델의 적용이 반드시 필요하다. 세간의 편견과는 달리 인공지능 로봇이 반드시 휴먼 폼팩터(human form factor)를 가질 필요는 없으나 아래에 소개된 사례는 하드웨어가 아닌 운영체제인 RT-X와 손로봇인 닥틸을 제외하면 전원 휴머노이드이기도 하다.
}}} ||

2.2. 광의의 인공지능 로봇

로봇 시스템의 주변기능 구현에 AI를 적용한 로봇으로 텍스트 투 액션 컴포넌트 (text to action component)가 빠져있어 전통적인 로봇공학을 사용해 모든 움직임을 하드코딩 하거나 자율적으로 움직일 수 없는 경우가 대부분이다. 다만 거대 언어모델(LLM)을 탑재하여 인간과 자연어로 소통이 가능한 경우, 사람이 일일이 리모컨으로 복잡한 자세제어 알고리즘으로 구현한 움직임을 조정하되 시각정보처리 인공지능을 탑재하는 경우 등등은 한정적으로 인공지능을 적용한 사례로 볼 수 있다. 이들 역시 넓은 의미에서는 인공지능 로봇의 범주에 들어갈 수 있다.

3. 역사

인공지능을 부분적으로 결합시킨 로봇들은 좀 더 이전부터 있어왔지만 인공지능만으로 핵심 기능을 구동하는 로봇은 그 역사가 극히 짧다. 아래의 연표는 엔드 투 엔드 인공지능 시스템을 도입한 로봇만을 열거하고 있다.
2022년까지 연달아 좌절되거나 제한적인 성능을 보여주던 AI로봇이 2023년 처음으로 실질적인 성과를 달성, 대중에게 공개되기 시작하였다. 비록 AI로봇이 그 개념은 매우 오래지만 개념증명적 측면에서 AI로봇의 역사는 2023년부터 시작되었다고 해도 과언이 아니다. 인공지능 로봇의 주요 개발사로는 구글, 테슬라, OpenAI, NVIDIA, FigureAI 등이 있으며 더 많은 개발사들이 점점 인공지능 개발에 뛰어들고 있다

4. 개발사[6]

5. 용어 사용의 혼선

세간의 인식과는 달리 2022년 이전에 나온 대부분의 로봇이나 AI들은 로봇이되 AI가 아니거나 반대로 AI이되 로봇이 아니었다.

가령 알파고나 알파폴드와 같이 특정 분야에서 탈인간적 성능을 보여주는 약인공지능도 챗GPT나 클로드 3와 같은 LLM기반 챗봇도 모두 인공지능이지만 로봇은 아니다. 대중들 사이에서 흔히 퍼진 밈이나 만화 등에서는 인공지능을 로봇으로 묘사하곤 한다. 하지만 인공지능 서비스는 대개 아무리 고기능이라고 할지라도 현실 세계와의 인터페이스(interface)가 존재하지 않는 단순 프로그램인 경우가 대부분이다.

반면 2020년대까지 제조업에서 흔히 쓰여온 로봇팔 따위의 물건들이나 식당에서 고객이 앉은 테이블로 음식을 전달하는 서빙 로봇 등은 로봇이지만 인공지능이 적용되지 않았으므로 AI로봇으로는 볼 수 없다. 우스개소리로 이러한 로봇들을 마치 지능이나 의식이 있는 양 묘사하는 경우도 있으나, 실제로 2020년대까지 출시된 대부분의 산업용, 대면 서비스용 로봇들은 인공지능을 탑재하고 있지 않으며 2024년 현재에도 AI로봇은 실험실에만 머물러 있는 수준이다.

휴머노이드와의 구분도 중요하다. 휴머노이드 로봇은 '인간의 형태'를 가진 로봇을 말하며, 지능형 로봇이냐 아니냐의 이슈와는 별개의 차원이다. 과거 한 시대를 풍미했던 아시모는 휴머노이드지만 인공지능 로봇은 아니며, 로봇개 아이보는 휴머노이드도 인공지능 로봇도 아니다. 반면 구글 RT-X가 적용된 로봇팔이나 OpenAI가 개발했던 닥틸은 휴머노이드가 아니지만 AI로봇이라고는 부를 수 있다. 피규어 01과 테슬라 옵티머스는 AI로봇이자 동시에 인간형 휴머노이드다.

한편 AI를 엔드 투 엔드(end-to-end)로 구현하지 않았거나 그렇게 할 계획이 없는 보스턴 다이내믹스가 제작한 로봇들을 AI로봇으로 부를 수 있는지도 웹상에서 소소하게 논란이 되고 있다. # 보스턴 다이내믹스의 유압식 로봇들은 민첩성(agility)과 기동력, 동작의 자연스러움은 무척 뛰어나나 동작 하나하나를 리모컨으로 조종하거나 미리 설계해야한다는 점에서 구글, 테슬라, Figure AI가 개발하는 AI로봇에 비해서 자율성이 한참 떨어지는 양면성을 갖고 있다.

하지만 보스턴 다이내믹스도 스팟에 한해서는 시각 정보 처리나 인간과의 대화, 커뮤니케이션 인터페이스 영역에서 LLM 시스템을 적용하거나 # 메타와 협업하는 등 # AI를 기존의 고전적인 로봇공학 노하우와 결합시키려는 다양한 시도를 하고 있다. 따라서 적어도 보스턴 다이내믹스의 스팟 또한 전형적인 AI로봇은 아니나 넓은 의미에서는 AI로봇이라고 분류할 수 있겠다.[7]

5.1. 非인공지능 로봇 개발사

기존의 인공지능 로봇 개발사들 중에 상당수는 로봇 개발에 있어 AI를 부분적으로만 적용하거나 아예 배제하고 있다. 하지만 인공지능 로봇의 퍼포먼스 진전이 고전적인 로봇공학의 산물인 비인공지능 로봇들보다 빠르므로 아래에 열거된 개발사들 역시 추후 인공지능을 전방위적으로 적용, 인공지능 운영체제를 탑재하여 개발방향을 바꾸거나 기존의 모델들이 SOTA 인공지능 로봇들에 밀려 개발에 실패하고 도태될 가능성이 높다. [8]

6. 관련 문서


[1] RT-X는 파운데이션 모델로 하드웨어 기종명이 아니다. 딥마인드에서는 로봇 하드웨어 개발은 하지 않는다.[2] 바퀴로 운용된다.[3] 개발 중인 모델이며 이브와는 달리 이족보행을 하는 안드로이드이다.[4] 세간의 인식과는 달리 보스턴 다이나믹스의 아틀라스는 한 번도 공개적으로 ai시스템이 적용된 적이 없다. 스팟에 인공지능을 다각도로 적용하고 있으므로 아틀라스에도 인공지능이 적용되었을 개연성이 있으나 정말 그러한지는 미지수인 상황.[5] 인공지능이 어떻게 적용되는지 정확히 명시된 바가 없다.[6] 여기에 열거된 개발사들은 협의의 인공지능 로봇을 개발하거나 로봇 파운데이션 딥러닝 모델을 개발하는 개발사들이다[7] 문제는 보스턴 다이내믹스가 개발한 여러 로봇 가운데 유일하게 인공지능을 적용하는 시도를 보여준 로봇이자 양산 가능성을 보여준 스팟은 유압식 로봇이 아니라 모터구동식으로, 보스턴 다이내믹스 로봇들의 전매특허인 민첩성과 파워가 결여되어 있는데다 인공지능이 e2e로 적용되지 않아 진정한 의미의 인공지능 로봇이라고도 하기 어렵다는 것이다. 경쟁사 로봇이나 자사 유압식 로봇들과 비교하면 장점은 없는데 단점만 있는 것으로 여러모로 어중간하다고 할 수 있다.[8] 인공지능 로봇 이브(eve)의 개발사인 1X technologies도 본디 로봇을 먼저 개발해두고 인공지능과의 융합은 나중에 시도한 사례.

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