미국 브라운대학 과학자들이 추상화의 수준이 상이한 사람들의 음성 명령을 보다 잘 이해하고 작업을 정확하게 수행할 수 있는 로봇 알고리즘을 개발했다.

사람이 로봇에게 내리는 음성 명령의 추상화 수준은 매우 다르다. 가령 로봇에게 북쪽으로 약간 움직이라고 명령할 때와 특정 블록을 푸른 색의 방으로 옮기라고 명령을 할 때는 추상화의 수준이 다르다. 전자는 로봇이 쉽게 알아듣고 명령을 실행할 수 있지만 후자는 음성 명령 안에 여러 개의 하위 명령어들이 포함되어 있어 로봇이 명령을 제대로 이해하지 못할 수 있다. 특히 사람들은 일상적으로 사용하는 자연어를 사용해 명령을 내리면 로봇이 명령어를 정확히 이해하지 못하거나 명령어를 이해하는 데 많은 시간이 걸린다.

브라운대학 학부생인 ‘딜립 아루무감(Dilip Arumugam)’ 등과 대학원생인 나쿨 고스파란(Nakul Gopalan) 등 연구자들은 음성 명령의 추상화 수준을 분석해 로봇이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇 알고리즘을 개발했다. 가령 물류창고용 이동 로봇에게 “팔렛(pallet)을 잡아라”라고 명령하는 것은 여러 개의 하위 명령어를 수행해야한다는 것을 의미한다. 로봇을 팔렛에 정렬하고, 팔렛 밑으로 들어가야한다. 이어 팔렛을 들어올리라는 하부 명령을 수행해야 한다.

현행 로봇의 언어 인식 모델은 추상화의 수준이 다른 명령어에 대해 혼란을 느낀다. 브라운대학 연구진들이 개발한 시스템은 현재의 로봇 언어 모델에 정교함이라는 새로운 수준을 추가했다. 추상화의 상이한 수준을 추론하기 위해 언어와 언어 구조를 분석할 수 있도록 했다.

연구자들은 새로운 시스템의 연구 성과를 확인하기 위해 자원자들을 모집해 로봇에게 음성 명령어 학습 훈련을 시켰다. 새로운 시스템은 원하는 행동을 추론할 수 있으며 명령어의 추상화 수준도 추론할 수 있다고 한다. 두가지를 이해함으로서 적절한 수준에서 명령어를 이해하고 작업을 수행할 수 있는 '계층적 동작 알고리즘(hierarchical planning algorithm)을 구현했다는 것. 이를 통해 명령어를 이해하고 작업을 수행하는 시간을 획기적으로 줄였다. 연구자들은 이번 연구 성과를 보스턴에서 열린 '로보틱스:사이언스와 시스템즈 2017' 컨퍼런스에서 발표했다.