19.06.01

AI가 팀워크 게임을 시작했다

그동안 구글 자회사인 영국 딥마인드(DeepMind) 과학자들은 ‘퀘이크 III’와 유사한 ‘캡처 더 플래그(Capture the Flag)’ 게임을 개발한 후 인공지능(AI)이 사람들과 팀워크를 이루며 게임을 해나갈 수 있는지 관찰해왔다.

그리고 31일 ‘사이언스’ 지를 통해 “게임에 참여한 AI가 사람처럼 다른 게이머들과 함께 협력해 실력을 발휘하고 있다”는 내용의 논문을 발표했다. (중략)

대표적인 사례가 창고 로봇(wearhouse robot)이다. 로봇들이 힘과 지식을 모아 사람들이 힘을 합쳐 일을 하는 것처럼 물류 관리를 해나갈 수 있다는 것. 심지어 자율주행차를 몰고 다니면서 부여된 임무를 수행할 수 있다고 전망했다.

생각보다 빠르네

완벽한 기억을 가지면 인생이 더 편해질까

많은 연구자들이 일상의 망각은 정상적인 기억과정의 일부라고 보고 있다. 기억은 경험의 모든 것을 사진처럼 정확히 보관하지 않는다. 대신 망각을 통해 중요하지 않은 정보는 제거하고 핵심만을 저장한다. 이렇게 남은 ‘일반화된 기억’은 다양한 상황에 적절한 예측과 대처를 하도록 도움을 준다.

최근에는 동물 연구는 물론 기계학습과 인공지능 연구에서도 ‘적당한 망각’이 있어야 변화하는 환경에 더 잘 대처할 수 있다는 결과들이 나오고 있다. 특정 장소에서 쥐에게 약한 전기 충격을 주면 쥐는 다시 그 장소에 들어갔을 때 공포 반응을 보인다. 처음에는 공포 기억이 생겼던 환경에서만 공포 반응을 보이지만 시간이 지나면 유사한 환경에서도 공포 반응을 보이는 일반화 현상이 나타날 수 있다. 그러나 망각을 잘 못 하도록 조작된 쥐는 일반화된 공포 반응을 보이지 않는다. 일반화가 일어나려면 여러 상황에서 겹치는 정보를 추출해야 하는데 망각이 없으면 특정 상황에만 적용되는 세부적인 정보까지 계속 기억에 남기 때문이다.

재밌게도 인공신경망에서도 유사한 현상이 나타날 수 있다. 기계학습을 사용한 인공신경망이 주어진 자료만을 과도하게 학습하고 일반화를 하지 못해, 다른 상황에서는 제대로 작동하지 못하는 ‘과적합’(overfitting) 현상을 보일 때가 있다. 예를 들면, 인공신경망이 개와 고양이 사진을 구분하는 법을 배웠더라도 학습 때 보지 못한 다른 품종의 개와 고양이를 만나면 이를 구분하지 못하는 식이다. 이런 한계를 피하기 위한 방법 중 하나가 바로 인공신경망에 ‘망각’을 더하는 것이다. 학습 중 인공신경망 일부를 생략하면 오히려 새로운 개와 고양이도 구분하는 일반화가 더 잘될 수 있다는 것이다.

비단 일반화 문제를 떠나서도 우리에게는 잊어야 하는 기억이 있기 때문에, 망각이 없다면 우리의 삶은 견딜 수 없게 될 것이다.

진정한 로봇배달이 등장한다

포드가 공개한 시연 동영상에 따르면 로봇배달은 2단계로 이뤄진다. 우선 포드의 자율주행 택배차량이 내비게이션을 이용해 목적지 근처까지 로봇과 물품을 싣고 온다. 그 다음엔 2족 로봇의 몫이다. 차 트렁크 뒤쪽에 타고 있던 로봇이 접고 있던 팔과 다리를 편 뒤 물건을 들고 차에서 내린다. 그리곤 두 팔로 상자를 들고 집 앞까지 걸어간다. 도중에 인도를 걸어가는 사람들과 집 앞 마당에 널부러져 있는 잡동사니들을 피하는 건 기본이다. 2족 배달로봇의 가장 큰 장점은 계단을 오를 수 있다는 점이다. 바퀴로 이동하는 배달로봇에선 기대하기 어려운 능력이다. 로봇이 물품을 현관 앞에 내려놓으면 수령인의 스마트폰 앱으로 배달 완료 문자가 자동으로 전송된다. 로봇이 양 팔로 들어 배달할 수 있는 물품의 최대 중량은 18kg라고 한다.

물건을 전달 할 수 있으면 되지, 굳이 사람처럼 전달할 필요가 있을까? 2족 보행 로봇은 인간 중심 사고관을 대변하는 듯. 계단이 문제면 그냥 드론이 나르는게 낫지 않을까? 그나저나 배송은 로봇이 하는데, 패키징은 또 사람이 하네?

[ssba]

The author

지성을 추구하는 디자이너/ suyeongpark@abyne.com

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