로봇, ChatGPT 같은 ‘순간’을 맞이할까?

몇 년 전까지만 해도 로봇 팔은 둔탁하고 예측 불가능한 움직임의 대명사였습니다.

전등 갓을 따뜻한 빛으로 바꾸는 단순한 작업조차 로봇에게는 넘기 힘든 산이었죠.

하지만 최근 MIT와 구글 딥마인드 출신 연구진이 설립한 스타트업 Eka는 이러한 고정관념을 깨뜨리고 있습니다.

로봇이 섬세한 손놀림으로 전구를 소켓에 끼우고 불을 밝히는 모습은 마치 오래된 SF 영화의 한 장면이 현실이 된 듯합니다.

로봇 손의 진화: ‘손재주’라는 난제

수십 년간 로봇 기술을 취재해온 저널리스트조차 Eka의 로봇 팔 움직임에 놀라움을 금치 못했습니다.

대부분의 로봇 팔은 사람의 원격 조종으로도 어설픈 동작을 면치 못했습니다.

시중에 나와 있는 수십 종류의 로봇 팔 중 전구를 제대로 끼울 수 있는 것은 전무했습니다.

Eka는 이러한 ‘손재주’ 즉, 물리적 상호작용의 섬세함을 로봇에게 부여하는 것이 로봇 기술의 가장 큰 난제임을 인지하고 있었습니다.

Eka의 사무실은 다양한 로봇 팔, 그리퍼, 그리고 온갖 종류의 물건들로 가득했습니다.

장갑, 귀마개 상자, 헤어브러시, 열쇠고리 등 다양한 질감과 모양의 물건들을 로봇 앞에 놓자, 로봇은 망설임 없이 부드럽게 물건을 집어 들었습니다.

심지어 제가 열쇠를 다시 빼앗으려 하자 잠시 저항하는 듯하다가 이내 손을 놓았고, 즉시 다른 물건을 탐색하기 시작했습니다.

이토록 자연스럽고 유연한 움직임은 마치 처음 ChatGPT와 대화했을 때 느꼈던 경이로움과 비슷했습니다.

겉보기에는 진정한 지능이 깃든 듯한 자연스러움이 느껴졌습니다.

Eka의 공동 창업자인 Pulkit Agrawal 교수와 Tuomas Haarnoja 연구원은 “몇 년 전, 우리는 드디어 로봇의 손재주 문제를 해결할 수 있다는 것을 깨달았다”고 말합니다.

이들은 과거 OpenAI의 Dactyl 프로젝트가 겪었던 ‘시뮬레이션-현실 격차(sim-to-real gap)’ 문제를 극복하는 데 집중했습니다.

Dactyl은 가상 환경에서 루빅스 큐브를 푸는 로봇 손을 개발했지만, 실제 물리 환경에서의 유연성이나 복원력이 부족했습니다.

Eka는 시뮬레이션 환경을 실제 환경과 더욱 가깝게 만드는 것에 초점을 맞추고 있습니다.

오스트리아 컴퓨터 과학자 Hans Moravec는 인간에게는 어렵지만 기계에게는 쉬운 작업과, 그 반대의 경우를 구분했습니다.

인간이 생각 없이 하는 동작(걷기, 물건 잡기 등)은 기계에게는 매우 복잡한 과제인 반면, 인간에게 어려운 추론이나 계산은 기계에게는 간단합니다.

Eka는 이러한 ‘체화된 지능(embodied intelligence)’을 기계에 부여하는 것이 핵심이라고 보고 있습니다.

현재 수많은 스타트업이 비전-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 모델을 통해 로봇의 손재주 문제를 해결하려 하고 있습니다.

이는 인간이 옷을 접거나 로봇을 조종하는 영상 데이터를 대량으로 학습시켜, 로봇이 스스로 새로운 기술을 습득하게 하는 방식입니다.

인터넷에 공개된 방대한 양의 영상 데이터와 더불어, 이러한 데이터를 생성하기 위한 산업 생태계까지 등장하고 있습니다.

새로운 로봇 기술의 발전은 결국 얼마나 많은 현실적인 데이터를 학습시킬 수 있느냐에 달려있습니다.

Eka의 로봇은 단순한 물건 집기뿐만 아니라, 제가 놓은 물건을 빼앗으려 할 때 잠시 저항하는 등 인간의 미묘한 상호작용을 모방하는 듯한 모습을 보였습니다.

이러한 발전은 로봇이 공장과 창고를 넘어 상점, 식당, 그리고 가정까지 침투할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

Agrawal은 “인간의 손을 통해 수조 달러가 흐른다”며, 이 문제를 해결하는 것이 가장 큰 과제라고 강조했습니다.

Eka의 접근 방식은 로봇이 단순히 반복적인 작업을 수행하는 것을 넘어, 인간과 자연스럽게 협업하고 복잡한 물리적 환경에 적응하는 미래를 제시합니다.

출처: https://www.wired.com/story/when-robots-have-their-chatgpt-moment-remember-these-pincers/