(Researchers at Google have experimented with how robots can share their experiences, to help teach each other basic skills(Credit: Ali Yahya/Google))
기계 학습은 로봇으로 하여금 새로운 작업을 배울 수 있는 기회를 열었습니다. 보통 산업용 로봇이 정해진 단순 작업만 반복하는 데 비해서 기계 학습은 보다 다양한 작업을 스스로 효율적으로 해결할 수 있는 길을 열어준 것입니다. 하지만 우리가 생각하는 것보다 기계는 똑똑하지 않습니다. 예를 들어 손잡이를 잡고 문을 여는 간단한 작업을 익히는데도 많은 시간을 필요로 합니다.
앞서 소개드린바와 같이 구글은 이 문제를 해결하기 위해 같은 작업을 학습하는 다수의 로봇을 네트워크로 연결하는 방식을 시도하고 있습니다. 나선형 신경망 네트워크 (convolutional neural network, CNN)를 서로 연결하여 로봇으로 하여금 집단 학습을 하게 만드는 것이죠. 이는 사람이 서로 도와가며 공부를 하는 것보다 더 직접적으로 서로를 학습하게 만들 수 있습니다. 이를 테면 사람의 두뇌를 서로 네트워크로 직접 연결하는 방식이니까요.
구글의 연구자들은 복수의 로봇을 이용해서 문을 여는 단순 작업을 스스로 학습을 통해 배우는 과정을 연구하고 있습니다. 하나의 로봇이 아니라 다수의 로봇을 어떻게 연결하는 것이 더 효과적인 학습을 가능하게 만드는지 알아보는 것이죠. 동시에 여러 대의 로봇을 서로 연결하는 집단학습이 더 효과적이라는 것도 보여줬습니다.
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(동영상2)
(동영상3)
학습하는 로봇은 더 이상 SF의 영역이 아니라 우리가 보고 있는 현실입니다. 하지만 학습 효율이 인간처럼 좋지는 못합니다. 아마도 인간 수준에 도달하는 것은 설령 가능하다고 해도 더 먼 미래의 일이겠죠. 그래도 이렇게 점점 로봇이 똑똑해지면, 단순 작업에서는 인간의 손길을 필요로 하지 않게 될 것입니다. 이것은 노동 시장에 근본적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
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