인공지능과 로봇 기술은 최근 눈부신 발전을 이루었으며, 우리의 삶 곳곳에 혁신을 가져왔다. 그러나 인간과 로봇간 원활한 의사소통과 상호작용은 아직까지도 미흡한 부분이 많은 영역이다.

최근 챗GPT, Bard와 같은 거대언어모델(LLM)이 등장하고, 음성인식, 음성생성 및 가상인간 생성 기술이 고도화되면서, 보다 안정적이고 고도화된 HRI(Human-Robot Interface:인간-로봇 상호작용)의 상용화 가능성이 높아졌다.

고도화된 HRI의 주요한 요소는 다음과 같다.

첫째, 자연스러운 대화 능력 : 거대언어모델에 기반한 자연어 이해(Natural Language Understanding)와 생성(Natural Language Generation) 기술을 통해 인간의 언어를 이해하고, 자연스러운 대화를 생성할 수 있게 되었다. 기존의 시나리오에 기반한 대화 능력을 뛰어 넘어, 로봇은 사용자의 질문이나 명령을 정확히 이해하고, 응답을 자연스럽게 제공할 수 있다.

둘째, 높은 성능의 음성인식 및 시각지능 : 거대언어모델 못지 않게 최근 음성인식기술 및 시각지능도 비약적으로 성능이 높아졌다. LLM에 적용된 트랜스포머(Transformer) 기반의 STT(Speech to Text) 엔진들이 상용화되었고, 얼굴 인식(Face Recognition), 사물 인식(Object Recognition) 등 컴퓨터 비전 관련 엔진들도 높은 성능으로 상용화되어 있고, GPT4에 탑재된 시각질의응답(VQA:Visual Question Answering) 엔진들은 로봇이 주변 상황을 정확히 인지할 수 있는 가능성을 열었다.

세째, 음성생성, 얼굴생성 등 각종 생성형 AI 기술의 고도화 : 인지영역의 인공지능 기술의 고도화 뿐만 아니라, 인간처럼 자연스러운 목소리를 생성하는 기술(Text to Speech)이 고도화되어, 정확한 발음과 자연스러운 목소리톤을 뛰어 넘어 감정의 표현까지 가능한 수준으로 기술이 발전했다.또한 목소리에 따라서 입술과 주변 근육의 자연스러운 움직임을 생성해주는 STF(Speech to Face) 엔진이 고도화되어, 로봇의 디스플레이에 말하는 얼굴(Talking face)를 탑재할 수 있는 가능성을 열어주었다.

네째, 초개인화 맞춤형 학습과 워크플로우(Work Flow)의 등장 : 로봇은 사용목적과 사용자 등에 따라서 각기 다른 업무를 수행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 로봇에 탑재되는 인공지능을 목적에 부합하도록 맞춤형 학습을 시킬 수 있어야 하고, 또한 수행하는 업무를 커스터마이즈(Customize)할 수 있어야 한다. 최근에 다양한 미세조정학습(Finetune Train) 기법들과 AI 서비스 파이프라인 제작툴(AI service pipeline builder)들이 나타나면서, 로봇에 초개인화된 인공지능을 탑재할 수 있는 가능성이 열렸다.

이와 같이 고도화된 Human-Robot Interface를 통해 리셉션 로봇, 경비 로봇, 로봇 바리스타 등에서 인간과의 소통능력이 대폭 강화될 것으로 보이며, 더 나아가 매장에서 고객에게 판매를 하는 세일즈 로봇 등 보다 고도화된 서비스 로봇 카테고리가 나타날 가능성이 열렸다.

인간과 완벽하게 소통하는 서비스 로봇의 등장은 이제 영화 속이 아니라 곧 현실에서 벌어질 일이다.