사람은 자신의 모습을 스스로 상상할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 뜨거운 해변에서 벤치에 누워 있는 자신의 모습을 상상할 수 있다. 하지만 로봇은 그렇지 못하다. 프로그래머가 입력한대로 작업을 수행하거나 사람이 만들어놓은 모델 또는 시뮬레이터의 범위 안에서 학습할 뿐이다. 공상과학은 오랫동안 자신을 인식하고 스스로 학습할 수 있는 로봇을 꿈꿔왔다.

미 컬럼비아대 '호드 립슨(Hod Lipson)' 교수팀은 스스로 시뮬레이션하고 학습할 수 있는 로봇을 개발했다고 밝혔다. 물리학, 기하학, 모터 다이나믹스 등에 관한 사전 지식없이 로봇이 처음부터 스스로 학습하고 특정 작업을 수행할 수 있다는 것. 연구진은 연구 성과를 ‘사이언스 로보틱스' 최신호에 게재했다.

처음에 로봇은 자신의 형상에 관한 어떤 단서도 갖고 있지 않다. 뱀 형태인지 거미 형태인지, 팔의 형태인지 스스로 알지 못한다. 하지만 사람으로 치면 아기가 옹알이 하는 단계를 지나 하루 정도 컴퓨팅 작업을 하면 '자기-시뮬레이션(self-simulation)' 단계에 접어든다. 로봇은 스스로 새로운 환경에 적응하고 자신의 망가진 부분을 인식해 수리하거나 새로운 작업을 수행할 수 있게 된다.

립슨 교수는 “로봇이 그들의 창조자가 규정하지 않은 시나리오에 적응하려면 스스로 시뮬레이션할 수 있는 학습 능력을 갖추는 것이 필수적”이라고 지적했다.

연구팀은 이번 연구를 위해 4자유도의 로봇팔을 3D프린터로 제작했다. 이 로봇 팔은 처음에는 관절이 어떻게 연결되어 있고 어떻게 생겼는지 인식하지 못한다. 연구팀은 로봇 팔이 자유롭게 움직이도록 하고 수천개의 로봇 팔 궤도 정보를 수집했다. 이어 '자아-모델(self-model)'을 창조하기 위해 딥러닝 모델을 적용했다. 35시간 정도 훈련을 한 후 로봇은 ‘픽 앤 플레이스(pick and place)’ 작업을 수행할 수 있게 됐다.

연구팀은 ‘자아 모델’이 스스로 자신의 손상 부위를 발견할 수 있는지 알아보기 위해 손상된 부품을 삽입했다. 그러자 로봇 팔은 자신의 손상된 부분을 발견하고 새로운 훈련 작업을 거쳐 픽 앤 플레이스 작업을 수행할 수 있는 것으로 나타났다. 연구팀은 이번 연구가 좁은 인공지능에서 벗어나 일반 지능으로 가기 위해 필요한 과정이라고 설명했다.