로봇은 이미 인간을 대신해서 산업 현장에서 눈부신 활약을 하고 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 사람이 하는 일을 모두 대신할 순 없습니다. 아주 획일적인 반복작업은 로봇이 대신할 수 있겠지만, 조금만 복잡한 일이 되더라도 사람을 대신하기 힘들기 때문입니다.
예를 들어 동일한 부위에 용접을 하거나 나사를 조이는 일은 산업용 로봇이 충실히 이행할 수 있는 일이지만, 레고 블럭 두개를 던저주고 알아서 조립하라고 하면 현재 이 일을 충실히 수행할 만한 로봇은 거의 찾아볼 수가 없습니다.
인간은 추상적인 사고가 가능하기 때문에 '이걸 이렇게 끼우면 되겠다' 라는 생각을 할 수 있지만 로봇은 할 수 없기 때문입니다.
하지만 이것 역시 과거 로봇은 할 수 없었다로 바뀔지도 모릅니다. 현재 전 세계적으로 큰 붐이 일고 있는 딥 러닝(deep learning)은 컴퓨터로 하여금 추상적인 사고를 가능하게 만들 잠재력을 지니고 있습니다.
딥 러닝에 대해서 참고할 네이버 캐스트
딥 러닝은 아직 시작단계이지만 미래에는 우리의 삶과 산업 현장을 영구히 바꿀 수 있는 잠재력이 있습니다. UC 버클리(UC Berkeley)의 연구자들은 최근 신경 네트워크 기반 딥 러닝 기술을 응용한 로봇인 브렛(BRETT : Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks)를 공개했습니다.
이 로봇은 딥 러닝을 이용해서 스스로 배우면서 일을 해나갈 수 있습니다. 이 내용은 사실 말로 설명하는 것보다 동영상으로 보는 것이 더 이해가 빠를 것 같습니다.
(브렛과 UC 버클리의 연구자들. This team of UC Berkeley researchers has developed algorithms that enable their PR2 robot, nicknamed BRETT for Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks, to learn new tasks through trial and error. Shown, left to right, are Chelsea Finn, Pieter Abbeel, BRETT, Trevor Darrell and Sergey Levine. (Photo courtesy of UC Berkeley Robot Learning Lab))
(동영상)
연구의 리더인 피에르 아벨 교수(Professor Pieter Abbeel of UC Berkeley’s Department of Electrical Engineering and Computer Sciences)에 의하면 이 로봇은 같은 소프트웨어로 다른 일을 처리할 수 있습니다. 처음에는 장난감 비행기의 바퀴를 붙이는 간단한 작업도 매우 힘들게 진행하지만, 실수를 통해 배워나가면서 시간을 단축시킬 수 있습니다.
비록 사람처럼 추상적인 사고가 가능한 것은 아니지만, 브렛의 작동 영상은 단순한 공장 업무라면 얼마든지 로봇이 대체할 수도 있겠다는 생각이 들게 만듭니다.
이 로봇은 눈으로 보고 사물을 인지한 후 명령된 업무를 하기 위해서 스스로 배워나갈 수 있습니다. 사람이 모든 것을 프로그래밍 해주는 대신 딥 러닝을 통해서 업무를 배워나가는 것이죠. 아벨 교수는 앞으로 5년에서 10년 사이 많은 진전이 있을 것으로 예상했습니다.
딥 러닝을 통해서 로봇은 과거 했던 것보다 더 복잡한 작업을 할 수 있게 될 것입니다. 이것은 분명 축복이 될 수도 있지만, 사라지는 일자리도 분명 존재할 것입니다. 이것을 어떻게 현명하게 대처하는지가 앞으로 중요한 이슈가 될 것입니다.
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