로봇이 인간의 동기를 이해해야 하는 이유에 대한 새로운 논문

버밍엄 대학교에 있는 국립 원자로 로봇 공학 센터의 새로운 논문은 로봇이 인간과 같은 동기를 이해해야 한다고 주장합니다. 인간과 로봇이 효과적이고 안전하게 함께 일하기 위해서는 로봇이 단순히 작업을 수행하는 것이 아니라 그 이유를 알아야 합니다.

이 논문의 주된 저자는 버밍엄 대학교의 발레리오 오르텐지 박사입니다. 그는 경제가 점점 더 자동화되고 연결되고 디지털화됨에 따라 이 것이 필요하다고 말합니다. 또한 공장과 가정에서 인간과 로봇 사이의 상호작용이 크게 증가할 것이라는 점도 중요합니다.

이 논문은 네이처 머신 인텔리전스에 발표되었습니다. 이 논문은 부분적으로 로봇이 물체를 사용하고 ‘그립’이라는 동작에 대해 다룹니다. 이는 자연에서 쉽게 수행할 수 있지만 로봇에서는 도전적인 작업입니다.

현재 공장 기반 로봇은 이미 익숙한 물체를 무작위로 선택하지 않고 미리 정해진 위치와 시간에 따라 물체를 집습니다. 그러나 로봇이 익숙하지 않은 물체를 집거나 무작위한 위치에서 물체를 집으려면 여러 가지 복잡한 기술이 함께 작동해야 합니다. 이러한 기술 중 일부는 비전 시스템과 고급 인공지능이 포함됩니다. 이러한 기술은 로봇이 대상 물체를 보고 그 특성을 결정하는 데 도움이 됩니다. 일부 기술은 물체를 부수지 않도록 그립에 위치한 센서가 필요합니다.

국립 원자로 로봇 공학 센터의 연구자들은 이러한 기술을 사용하여도 로봇이 물체를 집는 이유를 모른다고 말합니다. 따라서 로봇이 수행하는 일련의 동작은 실제로 실패로 이어질 수 있습니다.

네이처 머신 인텔리전스에 발표된 논문은 로봇이 물체를 집어서 고객에게 전달하는 예를 들어 설명합니다. 로봇은 물체를 성공적으로 집지만 중요한 바코드를 가려버립니다. 이는 물체를 추적할 수 없으며 물체의 전달이 성공적으로 이루어졌는지에 대한 정보가 없습니다. 이는 전달 시스템의 실패로 이어지며 로봇이 물체를 잘못 집는 것의 결과를 모르는 것입니다.

오르텐지 박사와 공동 저자들은 다른 예를 설명했습니다.

“로봇에게 작업장에서 나에게 스크루드라이버를 넘겨달라고 요청하는 상황을 상상해 보십시오. 현재의 규칙에 따르면 로봇이 스크루드라이버를 집는 가장好的 방법은 손잡이를 잡는 것입니다. 그러나 이것은 매우 강력한 기계가 날카로운 블레이드를 내게 빠르게 밀어올 수 있음을 의미합니다. 대신 로봇은 스크루드라이버를 안전하게 인간 동료에게 넘겨주기 위한 최종 목표를 알아야 하며 이를 위해 행동을 재고해야 합니다.”

“또 다른 시나리오는 로봇이 요양소의 거주자에게 물병을 건네주는 것입니다. 로봇은 물병을 떨어뜨리지 않으며 물을 받는 사람에게 물을 넘겨줄 때 물이 넘치지 않도록 해야 하며, 또한 물병을 받는 사람이 잡을 수 있도록 물병을 건네주어야 합니다.”

“인간에게는 분명한 것이지만 기계에 프로그래밍되어야 하며 이는 근본적으로 다른 접근 방식을 필요로 합니다. 지난 20년 동안 로봇 조작을 평가하기 위해 연구자들이 사용한 전통적인 지표는 충분하지 않습니다. 가장 실제적인 의미에서 로봇은 새로운 철학이 필요합니다.”

국립 원자로 로봇 공학 센터의 러스트만 스톨킨 박사는 이 기술을 개발하는 센터의 역할에 대해 말했습니다.

“국립 원자로 로봇 공학 센터는 산업과 함께 실제 문제를 해결하는 데 독특하며 동시에 최고 수준의 최신 학술 연구를 생성하고 있습니다. 이 논문은 이러한 연구의 대표적인 예입니다.”

이 새로운 연구는 퀸즐랜드 공과 대학교의 로봇 비전卓越 센터, 이탈리아의 스쿠오라 수페리오레 산타나, 독일의 독일 항공 우주 센터(DLR), 이탈리아의 피사 대학교와 함께 진행되었습니다.