‘테크크런치’가 최근 소개한 로봇은 꽤 기특해 보인다. 도구를 사용해 기능을 확장하고 근처의 아이템을 이용해 램프와 다리를 만들어낸다.
코넬 대학과 펜실베니아 대학이 수행 중인 이 프로젝트는 본질적으로 로봇이 주변 환경을 파악하고 스스로 할 수 없는 작업을 수행하기 위해 어떤 것들을 사용해야 하는지 인식하도록 하는 것이다. 사실 각 로봇 부품들이 상호 분리되고 스스로 수행할 수 있기 때문에 팀 로봇이 움직이는 것과 비슷하다.
동영상에서 보여지는 로봇 SMORES-EP에 대해 연구자들은 특정 범위의 지식을 제공했다. 주변 환경을 탐색하는 방법뿐 아니라 작은 마스터캠으로 검사하는 방법, 이 검사를 통해 물체를 굴릴 수 있는지 혹은 간격을 넘을 수 있는지와 같은 의미있는 결과 데이터를 도출한다. 또한 특정 물체와 상호 작용하는 방법과 그 수행 방법을 파악한다. 가령 내장 자석을 사용해 서랍을 여는 것이나 경사로를 사용해 주어진 높이 혹은 그 이하의 물체로 굴러가는 것이 가능하다.
높은 수준의 계획 시스템은 어떤 부분에는 그리 중요하지 않은 지식에 기초해 로봇 및 부품에 지시를 내린다. 예를 들어 서랍에 무엇이 있는지 찾아내라는 지시가 주어지면 플래너는 서랍을 열어야 한다는 것을 이해하는 식이다. 이것이 열리면 자석 로봇이 적정한 각도에서 부착이 되어야 한다. 만약 램프가 필요하다면 램프를 가져오도록 지시를 내린다. 이 동영상에 표시된 실험에서 로봇은 제한적이지만 놀랍도록 복잡한 지식체계를 사용해 높은 수준의 작업을 수행해야 하는 상황에서 어떻게 작동하는지를 보여준다.
첫 번째 실험 동영상에서 로봇은 서랍에 특정 물체가 있는지 확인하라는 명령을 받는다. 첫 번째 서랍에는 대상 물체가 없으므로 그 위 서랍을 검사해야 한다. 하지만 너무 높아서 첫 번째 서랍 위에서 올라가야 한다. 플래너는 램프 블록이 근처에 있는 것을 보고 그것을 알맞은 위치에 가져오도록 명령한다. 그 다음 로봇의 일부가 분리되어 램프를 타고 올라가 두 번째 칸의 서랍을 열고 해당 물체가 있는지를 확인한다.
두 번째 실험에서는 벌어진 두 책상 사이의 간격을 넘는 것이다. 근처에는 다리로 쓰일만한 물건이 있다. 로봇은 그 물건을 옮겨 다리를 만들고 전체 장면을 확인한 다음 목표 방향으로 로봇의 일부분을 굴려 보낸다.
이런 사례들은 다소 준비된 것처럼 보일 수도 있지만 로봇 자체와 좋은 다리를 만드는 능력이 무엇인지 말하고자 하는 것은 아니다. 이 아이디어는 실제 데이터를 기반으로 실제 상황에 논리적으로 접근하면서 실물 객체를 활용해 해결하는 시스템을 만드는 것이다. 처음부터 다리를 만드는 것은 좋은 일이지만 다리가 어떤 용도인지, 언제 어떻게 적용되어야 하는지, 어디로 옮겨야 하는지, 어떻게 넘어가야 하는지 등을 알지 못한다면 그것은 전체의 일부분일 뿐이다.
마찬가지로 완벽하게 잘 당기는 손을 가진 로봇이라도 당신이 서랍 안에 무엇이 들어있는지 말하기 전에는 서랍을 열어야 할 필요성을 전혀 모른다. 혹은 처음에 서랍에 원하는 것이 없다면 다른 서랍을 열어야 한다는 것도 모를 것이다. 이런 기본적인 문제 해결은 당연한 것이지만 로봇 뇌로서는 당연하지 않은 것들이다. 물론 이 실험에서도 로봇이 목표를 달성하기까지 여러가지 이유로 실패를 거듭했다. 앞으로 꾸준한 개선이 이뤄질 것으로 보인다.
