인간 수준의 지능은 아기가 할 수 있는 것과 마찬가지로 지능이 물리적 환경을 감지하고 탐색할 수 있는 경우에만 나타날 수 있다고 주장하는 구체화 가설에 따르지 않는다.

이 이론에 따르면, AI가 진정한 지능을 개발하도록 하는 유일한 방법은 AI에게 몸을 부여하고 돌아다니며 세상을 경험할 수 있는 능력을 부여하는 것이다. 이에 비해 디지털 전용 AI는 좁은 작업에는 적합할 수 있지만 항상 지능 한계에 도달한다.

 

Meta의 연구 과학자인 아크샤라 라이(Akshara Rai)는 “물리적 구현이 부족한 AI 시스템은 결코 진정한 지능을 가질 수 없다.”라고 말했다. “세상을 완전히 이해하려면 세상과 상호작용하고 그 상호작용의 결과를 관찰하는 것이 필수적이다.”

모든 AI 개발자가 구체화 가설을 받아들이는 것은 아니다. 결국 로봇 발 아래 지구를 느끼지 않는 디지털 전용 초지능을 만드는 것이 가능할 수도 있다.

하지만 그렇게 하는 사람들 중 다수는 AI가 물리적 세계를 탐색할 수 있는 가장 안전하고 효율적인 방법을 찾는 데 중점을 두고 있다. 그러나 단순히 훈련되지 않은 AI "두뇌"를 로봇 "몸"에 넣는 것은 그렇지 않다.

 

(그렇지 않은) 현실 세계

아기들은 처음 무언가를 배울 때 실수를 많이 하며, AI도 훈련 중에 많은 오류를 경험할 가능성이 높다. 그러한 오류가 발생할 때 기계를 제어하는 경우 하드웨어를 파괴하고 주변 세계를 손상시킬 수 있으며 심지어 사람들에게 해를 끼칠 수도 있다.

AI는 안정적으로 수행하는 방법을 알아내기 전에 여러 번 시도해야 할 수도 있다. 여기에 AI 로봇이 수행할 수 있는 약간 다른 작업을 모두 곱하면 훈련 기간이 끝이 날 수 있다.

하지만 그렇게 일하는 사람들 중 눈에 띄는 것은 AI가 메모리 세계를 조사할 수 있는 가장 안전하고 효율적인 방법을 찾는데 있을 것이다. 그러나 단순히 훈련되지 않은 AI "두뇌"로 "몸"에 위치하는 것은 아니다.

 

2019년 메타 Meta(당시 페이스북)는 집, 사무실, 기타 공간을 탐색할 수 있도록 AI를 훈련시키는 오픈소스 시뮬레이션 플랫폼인 AI Habitat를 공개했다.

AI Habitat는 다양한 환경에서 문을 열고 물건을 회수하는 등 AI를 훈련시킨다. 바라건대, 그들은 이전에 한 번도 본 적이 없는 장소에서 바로 이러한 일을 할 수 있을 만큼 똑똑할 것이며, 이는 가정과 직장에 로봇을 배치하는 데 핵심이 될 것이다.

2023년 10월 메타는 플랫폼을 업데이트했으며 이 버전은 인간 아바타를 시뮬레이션된 세계로 가져왔다.

 

메타의 AI 연구 과학자 관리자인 루즈베 모타기(Roozbeh Mottaghi)는 "2019년 첫 번째 반복에서는 가상 로봇이 실제 주택의 3D 스캔을 빠른 속도로 탐색하는 방법을 훈련했으며 Habitat 2.0은 대화형 환경을 도입하여 가상 로봇이 물건을 집거나 서랍을 열 수 있도록 했다."라고 말했다.

Habitat 3.0은 로봇이 고정되지 않은 환경에 적응하고 인간의 행동, 움직임 및 의도를 설명하는 로봇과 사람 간의 가상 협업을 가능하게 한다.

한계점

새로운 AI Habitat는 주류 구현 AI 개발의 핵심이다. 로봇이 우리 삶에 성공적으로 통합되려면 로봇이 우리와 상호 작용하는 방법을 이해해야 한다. 그러나 AI가 시뮬레이션을 통해 사람들과 공존하는 것에 대해 얼마나 배울 수 있는지는 논쟁의 여지가 있다.

듀크 대학교 일반 로봇 연구소 소장인 보위안 첸(Boyuan Chen)은 "인간은 서로 다른 관점, 서로 다른 목표, 서로 다른 능력을 가지고 있다. 인간으로서 우리는 이렇게 복잡한 세상에서 사회적 규범의 규칙조차 적을 수 없다."라고 말했다.

 

시뮬레이션에서 인간만이 극도로 복잡한 변수는 아니다.

현실 세계의 물리학은 시뮬레이션하기가 엄청나게 어렵기 때문에 로봇 개발자가 "시뮬-실제 간극"이라고 부르는 현상이 발생할 수 있다. 이 현상은 AI가 물리적 신체를 제어할 때보다 시뮬레이션에서 더 잘 수행하는 현상이다.

첸은 "튀는 공과 같은 단순한 것조차 시뮬레이션에서 잘 모델링할 수 없으며 매우 복잡한 유체 역학, 매우 복잡한 연소는 말할 것도 없다."라고 말했다.

 

현장 상황

시뮬레이션을 지속적으로 개선하면 시뮬레이션과 실제 간의 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있지만 결국 유일한 옵션은 AI에 본체와 실패할 수 있는 안전한 공간을 제공하는 것뿐이다.

구현된 AI는 이제 일부 기업이 다음 단계로 나아가 부모가 처음으로 자녀를 학교에 데려가는 것처럼 실제로 AI 기반 봇을 현실 세계로 보낼 준비가 된 시점에 있다.

로봇공학 스타트업인 Agility Robotics는 자사의 Digit 로봇을 Amazon R&D 시설에 배치했으며, 휴머노이드 개발업체인 Apptronik은 자사의 Apollo 로봇을 Mercedes-Benz 공장에 보내 사람 옆에서 안전하고 효과적으로 작동할 수 있는지 검증했다.

한편, OpenAI 지원 로봇 스타트업인 Figure는 BMW 제조 공장에 AI 휴머노이드를 배치하고 있다.

Figure는 최근 OpenAI에서 훈련한 VLM(비전 언어 모델)을 사용하여 로봇 두뇌의 업데이트를 시연했다. 이는 이제 로봇이 음성을 이해하고, 언어 명령을 실행하고, 자신이 수행하는 작업의 이유를 설명할 수 있음을 의미한다.

로봇은 여전히 인간보다 지능이 훨씬 낮을 수 있지만 OpenAI와 Figure가 비디오를 공개한 시점은 불과 13일 동안만 협력한 상태였으며 2월에 출시된 마지막 Figure 데모에 비하면 엄청난 발전이었다. 단지 토트백을 한 곳에서 다른 곳으로 옮겼을 뿐이다.

구현 가설이 사실이라면, 가장 발전된 AI 두뇌 중 일부를 개발하는 회사와 최첨단 로봇 본체를 만드는 회사의 결합은 인공 존재에서 실제 인간과 유사한 지능을 구현하는 조합이 될 수 있다. 곧 말이다.