로봇이 인간의 도움 없이 자신을 이해하는 법을 배운다

컬럼비아 대학교 공과대학의 엔지니어들은 처음으로 인간의 도움 없이 자신의 전체 몸에 대한 모델을 스스로 배우는 로봇을 개발했다.

이 연구는 Science Robotics에 발표되었다.

로봇을 가르치다

연구자들은 로봇이 자신에 대한 운동학적 모델을 생성하고, 자체 모델을 사용하여 다양한 상황에서 운동을 계획하고, 목표를 달성하고, 장애물을 피하는 방법을 보여주었다. 또한 로봇은 자신의 몸에 대한 손상을 자동으로 인식하고 보상할 수 있었다.

로봇 암이 다섯 개의 스트리밍 비디오 카메라로 구성된 원 안에 위치했으며, 로봇은 카메라를 통해 자신을 관찰하면서 자유롭게 움직였다. 로봇은 다양한 모터 명령에 대한 자신의 몸의 움직임을 정확히 학습하기 위해 움직이고 구부렸다. 3시간 후에 로봇은终于 멈췄다. 로봇의 내부 깊은 신경망은 로봇의 모터 동작과 환경에서의 점유 볼륨 간의 관계를 학습하기 위해 완료했다.

Hod Lipson은 기계 공학 교수이자 Columbia의 Creative Machines Lab의 감독이다.

“우리는 로봇이 자신을 어떻게 상상하는지 정말 궁금했다”라고 Lipson은 말했다. “하지만 신경망을 들여다볼 수는 없다. 그것은 블랙 박스다.”

연구자들은 여러 시각화 기술을 작업하기 전에 로봇의 자체 이미지들이 점차 나타났다.

“그것은 로봇의 3차원 몸체를 둘러싸는 가벼운 불꽃 구름이었다”라고 Lipson은 계속했다. “로봇이 움직일 때, 불꽃 구름은 로봇을 따라 움직였다.”

로봇의 자체 모델은 작업 공간의 약 1%까지 정확했다.

https://www.youtube.com/watch?v=3jbBEMfZTSg

잠재적인 응용 및 발전

로봇이 인간의 도움 없이 자신을 모델링할 수 있도록 함으로써, 전문가들은 다양한 발전을 달성할 수 있다. 먼저, 그것은 노동을 절약하고 로봇이 자신의 마모를 모니터링할 수 있도록 하며, 손상을 감지하고 보상할 수 있다. 저자들은 이것이 자율 시스템이 더 자율적으로 작동하도록 도울 것이라고 말한다. 예를 들어, 공장 로봇은 이 기능을 사용하여何か가 제대로 움직이지 않는 것을 감지하기 전에 도움을 요청할 수 있다.

Boyuan Chen은 연구의 첫 번째 저자이다. 그는 이 작업을 주도했으며 현재 듀크 대학교의 조교수이다.

“우리는 명확하게 자신에 대한 개념을 가지고 있다”라고 Chen은 말했다. “눈을 감고 자신의 몸이 어떤 행동을 취할 때, 예를 들어 팔을 앞으로 뻗거나 뒤로 걸을 때, 어떻게 움직일지 상상해 보라. 우리의 뇌 안에 어딘가에 우리가 차지하는 즉각적인 주변의 볼륨에 대한 개념이 있고, 그것이 우리가 움직일 때 어떻게 변경되는지에 대한 자체 모델이 있다.”

Lipson은 수년 동안 로봇에게 어떤 형태의 자기 의식을 부여하는 새로운 방법을 찾기 위해 노력해왔다.

“자체 모델링은 자기 의식의 원시적인 형태이다”라고 그는 설명했다. “로봇, 동물, 또는 인간이 정확한 자체 모델을 가지고 있다면, 그것은 세계에서 더 잘 작동할 수 있고, 더 나은 결정을 내릴 수 있으며, 그것은 진화적인 이점을 가진다.”

연구자들은 자기 의식으로 기계에 자율성을 부여할 때 발생하는 다양한 제한과 위험을 인정했으며, Lipson은 이 연구에서 특정 유형의 자기 의식은 “인간의 그것에 비해 사소하지만, 어딘가에서 시작해야 한다. 우리는 천천히 그리고 조심스럽게 진행해야 하므로, 우리는 위험을 최소화하면서 이점을 얻을 수 있다”라고 말했다.