로봇이 인간의 도움 없이 스스로를 이해하는 방법

컬럼비아 대학교 공과대학의 엔지니어들은 처음으로 스스로를 모델링할 수 있는 로봇을 만들었습니다. 이 로봇은 인간의 도움 없이 자신의 전체 몸에 대한 모델을 만들 수 있습니다.

이 연구는 Science Robotics에 발표되었습니다.

로봇을 가르치기

연구자들은 로봇이 스스로를 모델링하고, 이 모델을 사용하여 다양한 상황에서 목표를 달성하고 장애물을 피하는 방법을 보여주었습니다. 또한 로봇은 자동으로 자신의 몸에 대한 손상을 인식하고 보상할 수 있습니다.

로봇의 팔은 5개의 스트리밍 비디오 카메라로 둘러싸여 있었고, 로봇은 카메라를 통해 스스로를 관찰했습니다. 로봇은 3시간 동안 움직이고 구불구불하게 움직여서 자신의 몸이 어떻게 움직이는지 학습했습니다. 그 후 로봇은 내부의 딥 뉴럴 네트워크를 사용하여 자신의 몸과 환경에 대한 관계를 학습했습니다.

Hod Lipson은 기계 공학과 교수이자 컬럼비아 대학교의 크리에이티브 머신즈 연구소의 소장입니다.

“우리는 로봇이 스스로를 어떻게 상상하는지 궁금했습니다.”라고 Lipson은 말했다. “하지만 뉴럴 네트워크를 들여다보는 것은 불가능합니다. 그것은 검은 상자입니다.”

연구자들은 로봇의 자아상을 나타내는 여러 가지 시각화 기술을 개발했습니다.

“그것은 로봇의 3차원 몸에 둘러싸여 있는 부드럽게 깜빡이는 구름처럼 보였습니다.”라고 Lipson은 계속했습니다. “로봇이 움직일 때, 깜빡이는 구름은 로봇을 따라 움직였습니다.”

로봇의 자아상은 약 1%의 작업 공간에서 정확했습니다.

潜在的な応用と進歩

로봇이 스스로를 모델링할 수 있게 되면, 전문가들은 다양한 진보를 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇은 자신의 상태를 모니터링하고 손상을检测하고 보상할 수 있습니다. 연구자들은 이것이 자율 시스템이 더 자율적으로 작동하도록 도와줄 것이라고 말합니다. 예를 들어, 공장 로봇은 이 능력을 사용하여 문제가 발생했을 때 도움을 요청하기 전에 스스로를 점검할 수 있습니다.

Boyuan Chen은 이 연구의 첫 번째 저자입니다. 그는 현재 듀크 대학교의 조교수입니다.

“우리는 모두 스스로에 대한 개념을 가지고 있습니다.”라고 Chen은 말했다. “눈을 감고 자신의 몸이 어떤 동작을 할 때 어떻게 움직이는지 상상해 보세요. 우리의 뇌 안에는 스스로에 대한 개념, 즉 자아상이 있습니다. 이것은 우리가 우리의 주변 환경에 어떤 볼륨을 차지하는지, 그리고 우리가 움직일 때 어떻게 볼륨이 변경되는지 알려줍니다.”

Lipson은 수년 동안 로봇에게 어떤 형태의 자아성을 부여하는 방법을 찾기 위해 노력해 왔습니다.

“자아 모델링은 자아의原始적인 형태입니다.”라고 그는 설명했습니다. “로봇, 동물, 또는 인간이 정확한 자아상을 가지고 있다면, 그것은 더 잘 작동할 수 있습니다. 그것은 더好的 결정할 수 있습니다. 그리고 그것은 진화적인优势를 가지고 있습니다.”

연구자들은 자아성을 부여하는 것과 관련된 다양한 제한과 위험을 인정했습니다. 그리고 Lipson은 이 연구에서 사용된 자아성은 “인간의 자아성과 비교하면 사소하지만, 어딘가에서 시작해야 합니다. 우리는 천천히 그리고 조심스럽게 진행해야 합니다. 그래서 우리는ประโยชน을 얻으면서 위험을 최소화할 수 있습니다.”라고 말했습니다.