인간이 종종 당연하게 여기는 걷기와 필기 등의 일상적인 일들도 로봇에게 프로그래밍을 하는 데는 여러 어려움이 있었다.

포브스는 최근 필기체를 모방하는 로봇들을 소개하는 기사를 실었다. 먼저 더 핸드라이팅 컴퍼니(The Handwriting Company)는 개인의 필적 스타일을 모방하는 아름다운 손글씨를 만들 수 있는 로봇을 개발했다. 두번째 로봇은 브라운 대학의 작품이다. 일본 문자에 대한 훈련을 받았을 뿐인데 다양한 언어로 된 필적을 복제할 수 있다.

이같은 로봇 도전과제의 이정표를 달성하는 것은 로봇 연구원들과 전문가들 그리고 머신러닝 알고리즘에 상당한 성과에 해당한다. 오늘날 손으로 글을 쓰는 로봇으로 무엇이 가능한지, 그리고 미래에 무엇을 대비할 수 있는지 2종 로봇을 통해 살펴본다.

헤밍웨이의 기술

헤밍웨이(Hemingway)는 모든 사람의 필체를 흉내낼 수 있는 더 핸드라이팅 컴퍼니의 로봇이다. 헤밍웨이의 알고리즘이 개인의 필적을 모방하기 위해 필요한 것은 그 사람의 필체 샘플이다. 헤밍웨이는 인간보다 더 빨리 쓸 수 있을 뿐 아니라 사례에서도 알 수 있듯이 2분 안에 제공된 샘플 텍스트를 모방한 필적이 15분을 제공한 인간 모방자보다 더 정확하다는 점이다. 회사가 손으로 쓴 메모로 많은 개인들에게 퍼스널한 터치를 전달하려고 할 때 이론 기능들이 얼마나 유용한지 깨달을 수 있다.

동일한 언어의 스크립트는 누가 글을 쓰든 특정한 특징을 공유하지만 모든 개인은 글쓰기에 가하는 압력, 다양한 문자의 장식과 불일치 등 자기만의 독특한 특징을 가지고 있다. 이러한 뉘앙스는 헤밍웨이 알고리즘에 의해 수집되어 로봇에 의해 쓰여졌다는 것을 분간하기 어렵게 필체 샘플을 재현한다.

더 핸드라이팅 컴퍼니는 기업, 정치인, 정당을 포함해 고객들에게 마케팅 목적으로 손글씨를 제공하고자 하는 고객을 위해 이 기술을 제공한다. 신혼부부가 결혼 청첩장에 사용할 수도 있다. 이 회사의 모토는 ‘인간의 창의력을 가진 로봇 자동화’이다.

로봇의 필체는 아직 샘플의 유동성이 부족하기 때문에 그래프 전문가까지 속일 수는 없지만 다른 일반 사람들을 속일 수 있을 만큼은 충분하다. 향후 개발은 이 기술을 가정에서 사용할 수 있도록 하고, 의사소통과 함께 전달할 감정을 기반으로 스타일을 조정하는 것이 될 것이다.

브라운 대학교의 필기 로봇

아쓰노부 코타니(Atsunobu Kotani), 스테파니 텔렉스(Stefanie Tellex) 등 브라운대 연구진들도 로봇이 손으로 쓴 단어와 손으로 그린 이미지까지 제작하는 데 도움을 주는 딥러닝 알고리즘을 개발했다.

브라운 대학 로봇은 일본 문자를 손으로 쓰는 훈련을 받았다. 그 후 로봇은 글의 예시만을 보고 그리스어, 영어(인쇄와 필기체)와 힌두어를 포함시켜 이전에 써 본 적이 없는 다른 언어에 그 기술을 적용할 수 있었다. 또한 놀랍게도 모나리자를 손으로 그린 그림을 재현할 수 있었다.

손글씨는 배우는 것이 간단해 보일지 모르지만 실제로는 꽤 복잡하다. 아이가 어떻게 글을 배우는지 생각해보면 알 수 있다. 아이에게 필체 사진을 보여주는 것만으로는 충분하지 않으며 각각의 글자를 어떻게 쓰는지에 대한 훈련이 선행돼야 한다.

브라운 대학의 로봇 공학자들은 훈련 시스템을 두 가지 모델, 즉 펜의 스트로크와 관련된 서체 모델과 필기구를 문자의 다음 스트로크로 이동시키는 글로벌 모델로 나누었다. 그들은 처음에 일본 문자를 알고리즘에 넣어 문자 획이 어떻게 작용하는지에 대한 정보를 제공했다. 그런 다음 알고리즘은 컴퓨터 비전과 예측 능력을 이용해 다른 언어로도 쓰기를 복제한다.

흥미롭게도 한 실험에서 연구원들은 로봇에게 유치원생들의 덜 정밀한 필적을 복제하도록 요청했다. 로봇이 곤란을 겪을 것이라고 생각했지만 글씨 쓰기를 배우는 인간의 불안정한 글을 제대로 복제했다.

필체 기술의 다음 단계는 무엇일까. 로봇이 인쇄물 대신 손으로 쓴 메모를 남기는 미래를 상상할 수 있지만 기술이 어떻게 발전할지는 지켜봐야 할 것이다.