로봇 공학의 문제 해결 위해서는 인공지능과의 협업 중요해
로봇은 미래에 약 8억 개의 일자리 대체할 잠재력 갖고 있어
향후 로봇과 AI의 경계 모호해져...응용 프로그램 급격한 증가
금세기 들어 가장 두드러진 발전을 보인 기술 분야로 로봇공학과 인공지능(AI)을 꼽는데 주저할 사 람은 별로 없다. 이 두 분야는 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 사물인터넷(IoT), 빅 데이터 등과 융합하면서 더욱 빠르게 진화하고 있다.
그럼에도 불구하고, 전문가들은 아직도 이 로봇공학의 미래가 충분히 밝다고만 말하지 않는다. 그 중에 한 명이 AI 스타트업 ENOT.ai의 CEO이자 인공지능 전문가인 세르게이 알얌킨(Sergey Alyamkin) 박사다. 지난 22일 IT 전문매체 벤처비트[[Venture Beat]에 기고한 글을 통해 그는 “로보틱스는 많은 변수를 가진 다양한 산업이며, 그것의 미래는 불확실성으로 가득 차 있다”고 전망했다.
알얌킨 박사에 따르면 아무도 이 분야가 지금으로부터 몇 년 후에 어떤 방향으로 발전할 것인지, 어떤 방향으로 이끌어질 것인지 예측할 수 없다. 하지만, 그는 다소 희망 섞인 전망도 내놓았다. 로보틱스는 전 세계적으로 500개 이상의 회사들이 4가지 범주에서 제품을 만들어내며 급성장하고 있는 분야라고 평가했다.
4가지 범주는 전통적인 산업용 로봇, 고정 프로페셔널 서비스(예: 의료 및 농업 애플리케이션), 모바일 프로페셔널 서비스(예: 건설 및 수중 활동), 물류 또는 조립 라인에서 작고 큰 짐을 운반하기 위한 자동 유도 차량(AGV) 등이다.
국제 로봇 연맹 데이터에 따르면 전 세계적으로 300만 대의 산업용 로봇이 운영되고 있으며 그 수는 2021년에 비해 10% 증가했다. 세계 로봇 시장은 558억 달러로 추산되며 오는 2026년에는 918억 달러로 연평균 10.5%의 성장률을 보일 것으로 예상된다.
로봇과 연결된 AI 문제
알얌킨 박사는 “현재 로봇 공학 분야는 하드웨어와 소프트웨어 기능을 기반으로 수많은 문제에 직면해 있다”고 지적했다. 대부분의 과제는 인공지능(AI), 인식, 전원 등과 같은 기술을 둘러싸고 있는데 제조 과정부터 인간-로봇 협업 등과 연결된 몇 가지 요인들이 로봇 산업의 발전 속도를 늦추고 있다는 것이다.
지성(Intelligence)
먼저 지성(Intelligence)의 문제가 있다. 서로 다른 실제 환경에서는 로봇이 이해하고 적절한 조치를 취하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 인간의 사고에 필적할 만한 것이 없다. 따라서 로봇 솔루션은 전적으로 신뢰할 수 있는 것은 아니다.
내비게이션(Navigation)
내비게이션의 경우 자율주행 자동차와 같이 로봇이 환경을 인식하고 탐색하는 데 상당한 진전이 있었다. 이는 내비게이션 솔루션에 의해서다. 그리고 이 기술은 계속 진화할 것이지만 미래의 로봇은 매핑되지 않고 완전히 이해되지 않는 환경에서도 작동해야 하는 기술적 난관이 존재한다.
자율성(Autonomy)
로봇에게 주어지는 자치권의 문제 즉, 완전한 자율성은 현재로선 비실용적이고 너무 멀다고 그는 주장한다. 일례로 에너지 자율성에 대해 추론해 보자면, 우리의 뇌는 기능하기 위해 많은 에너지를 필요로 한다. 그리고 이를 최적화하는 진화적 메커니즘이 없다면 현재의 인간 지능 수준을 달성할 수 없을 것이라고 그는 주장한다. 이는 로봇 공학에도 적용되는데 즉, 더 많은 전력이 요구된다면 자율성은 오히려 감소할 것이다.
신소재(New materials)
오늘날 정교한 하드웨어도 로봇에겐 매우 중요하다. 또 인공 근육, 소프트 로봇 공학, 그리고 대규모 작업을 위해 필요한 기계 개발을 위한 다른 아이템들도 마찬가지다. 따라서 로봇 공학의 잠재적 가치는 엄청나며 기존의 문제 제거에 초점을 맞춘 막대한 투자가 요구된다. 알얌킨 박사는 그 해결책들 중 하나로 인공지능과의 협업을 꼽았다.
그는 미래에 로봇이 전 세계적으로 모든 직업의 약 30%를 사라지게 하면서 약 8억 개의 일자리를 대체할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 내다봤다. 현재 AI 기반 기술을 채용하지 않고 있는 기업은 7%에 불과하다는 주장이다.
로봇공학과 인공지능의 융합
알얌킨 박사에 따르면 기계가 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있으려면 AI 기반 도구가 대량의 정보를 분석하고 인간의 눈에 안보이는 의존성을 찾아내 복잡한 문제를 해결할 수 있어야 한다.
이를 위해 로봇 공학은 기계 공학, 컴퓨터 과학 및 AI 등과 같은 다른 분야와 결합한다. AI 구동 로봇은 머신러닝 알고리즘으로 자율적으로 기능을 수행할 수 있다. 또 이는 인공지능이 뇌를 공급하는 동안 로봇 공학이 몸체를 제공하는 방식으로 협력한다.
로봇 공학과 인공지능의 협력은 당연히 인류에게 봉사해야 하며 이를 위해선 가정에서의 사용을 시작으로 지금까지 개발된 수많은 가치 있는 응용 프로그램들이 있다. 예를 들면 인공지능으로 작동하는 진공청소기는 많은 사람들의 일상생활의 일부가 됐다.
그러나 훨씬 더 정교한 응용 프로그램이 산업용으로 개발되고 있는데 그중 몇 가지를 살펴보면 다음과 같다.
농업에서의 로봇 공학은 지속 가능성을 제공하는 동시에 노동력 부족의 영향을 완화시킬 것이다. 애그로봇(Agrobot)과 같은 많은 앱은 정밀 제초, 가지치기 및 수확을 가능케 한다.
정교한 소프트웨어에 의해 구동되는 앱은 농부들이 거리, 표면, 부피 및 다른 많은 변수 등을 분석하게 한다. NASA가 화성 탐사선의 AI를 개선하고 자동화된 위성 수리 로봇을 개발하려고 하는 동안 다른 회사들은 로봇 공학과 AI를 통한 우주 탐사를 강화하기를 원한다.
에어버스의 AI 기반 우주비행사 보조 기관인 CIMON(Crew Interactive Mobile Company)은 문제를 감지하는 조기 경보 시스템으로 작동하면서 음성 인식을 통해 우주비행사의 일상적인 작업을 돕고 스트레스를 줄이기 위해 개발됐다.
테슬라 이후 자율주행차는 아무도 놀라게 할 수 없다. 오늘날에는 자율주행 로보 택시와 자율 상용 트럭 운송이라는 두 가지 중요한 사례가 있다.
로봇공학과 AI의 미래
그는 “인공지능의 발전이 매년 비약적으로 진행되면서 향후 수십 년 동안 로봇 공학과 인공지능 사이의 경계가 더 모호해져 가치 있는 응용 프로그램의 급격한 증가를 초래할 가능성이 확실히 있다”고 진단했다.
주요 시장 동향을 살펴보면 로봇 분야에서 인공지능의 경쟁 분야는 시장이 커지고 로봇 벤더들에게 분명한 기회를 제공하면서 점점 더 단편화되고 있다. 그 회사들은 우선적인 특권을 행사하고 다른 기술들이 제공하는 기회를 잡을 준비가 돼있다.
또한 공급업체는 제품 혁신 및 글로벌 영향 측면에서의 확장을 최대 시장 점유율을 얻기 위한 경로로 보고 있다.
하지만 시장 참여자를 늘려야 할 필요성이 분명히 있다. 일상적인 인간 작업을 대체하는 로봇 공학의 잠재력은 사람들의 창의성을 위한 시간을 자유롭게 함으로써 매우 중요할 것이다. 그러므로, 우리는 그 과정을 빠르게 하기 위해 더 많은 선수들이 필요하다.
인공지능과 로봇 공학은 이미 사업 투자를 위한 구체적인 목표를 형성했다. 이 기술 제휴는 의심할 여지 없이 세상을 바꿀 것이고, 우리는 그것이 다음 10년 안에 일어나기를 바랄 수 있다.
마지막으로 알얌킨 박사는 로봇공학과 AI의 미래에 대한 전망을 다음과 같이 밝혔다.
“AI는 자동화된 로봇이 오류 없이 복잡한 작업을 개선하고 수행할 수 있도록 한다. 즉 탁월함을 향한 간단한 경로다. 두 산업 모두 미래의 원동력이며 우리는 향후 10년 동안 AI를 기반으로 한 놀라운 기술 발명을 많이 보게 될 것이다.”
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
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