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로봇에 다가가는 AI지능 혁명 : 로봇은 어떻게 변화할까? 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 네이처(Nature)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2024-05-28
- 등록일 2024-06-07
- 권호 265
○ OpenAI에서 구글 DeepMind까지 AI 전문성을 가진 대부분의 빅테크 기업은 다목적 학습 알고리즘을 로봇공학에 도입하려고 하고 있음
- 이 아이디어는 로봇에게 상식적인 지식을 주입하여 그들이 다양한 범위의 작업을 수행하도록 하는 것임
- 동시에 로봇공학은 AI를 개선하는 것을 도울 수도 있으나 로봇이 학습할 수 있는 충분한 양의 올바른 데이터를 모으는 것과 하드웨어를 다루고 안전에 대한 우려를 해소하는 등의 많은 장애물이 있음
○ 확고한 기반
- 로봇이란 용어는 제조업에서 광범위하게 사용되는 로봇팔부터 자율주행차, 드론에 이르기까지 광범위한 자동화 장치를 포함
- 로봇공학으로 진출하는 대부분의 AI 연구자들은 다양한 환경에서 훨씬 더 자율성을 갖고 적응할 수 있는 것을 만드는 것을 목표로 함
- 그러나 로봇을 조정하는 것은 매우 어려우며, 로봇의 움직임과 그 결과를 완전히 이해하기 위해서 로봇은 수많은 물리적 데이터로부터의 학습을 필요로 함
○ 데이터 부족
- 챗봇은 인터넷을 통해 수십억개의 단어를 훈련하고 있지만 로봇활동을 위한 그와같이 동일한 규모의 데이터셋은 없음
- 한 가지 해결방법은 데이터를 모으는 것이며, 다양성을 확보하는 것은 필수적임
○ 가상현실
- 연구자들은 물리적 데이터의 제한이 없는 공급원을 찾을 수 있는 마지막 방법은 시뮬레이션을 통하는 것이라고 말함
- 많은 로봇공학자들은 현실세계를 모방한 3D 가상현실 환경을 구축하고 훈련을 위해 이를 로봇두뇌와 연결하는 작업을 진행하고 있음
- 그러나 좋은 시물레이션을 만드는 것은 어려운 작업임
- 이 아이디어는 로봇에게 상식적인 지식을 주입하여 그들이 다양한 범위의 작업을 수행하도록 하는 것임
- 동시에 로봇공학은 AI를 개선하는 것을 도울 수도 있으나 로봇이 학습할 수 있는 충분한 양의 올바른 데이터를 모으는 것과 하드웨어를 다루고 안전에 대한 우려를 해소하는 등의 많은 장애물이 있음
○ 확고한 기반
- 로봇이란 용어는 제조업에서 광범위하게 사용되는 로봇팔부터 자율주행차, 드론에 이르기까지 광범위한 자동화 장치를 포함
- 로봇공학으로 진출하는 대부분의 AI 연구자들은 다양한 환경에서 훨씬 더 자율성을 갖고 적응할 수 있는 것을 만드는 것을 목표로 함
- 그러나 로봇을 조정하는 것은 매우 어려우며, 로봇의 움직임과 그 결과를 완전히 이해하기 위해서 로봇은 수많은 물리적 데이터로부터의 학습을 필요로 함
○ 데이터 부족
- 챗봇은 인터넷을 통해 수십억개의 단어를 훈련하고 있지만 로봇활동을 위한 그와같이 동일한 규모의 데이터셋은 없음
- 한 가지 해결방법은 데이터를 모으는 것이며, 다양성을 확보하는 것은 필수적임
○ 가상현실
- 연구자들은 물리적 데이터의 제한이 없는 공급원을 찾을 수 있는 마지막 방법은 시뮬레이션을 통하는 것이라고 말함
- 많은 로봇공학자들은 현실세계를 모방한 3D 가상현실 환경을 구축하고 훈련을 위해 이를 로봇두뇌와 연결하는 작업을 진행하고 있음
- 그러나 좋은 시물레이션을 만드는 것은 어려운 작업임
