▲ 딥마인드가 로봇 학습 인공지능 모델 '로보캣'을 개발했다'(사진=딥마인드)

구글의 인공지능 사업부문인 딥마인드(DeepMind)가 인간의 감독없이 로봇에게 자율적으로 새로운 작업을 가르칠 수 있는 인공지능 모델인 ‘로보캣(RoboCat)’을 개발했다고 20일(현지 시각) 밝혔다.

로보캣은 텍스트, 이미지 및 이벤트를 분석하여 학습하는 딥마인드의 AI 모델 '가토(Gato)'에서 영감을 얻었다. 가토는 텍스트를 위한 언어모델 또는 이미지를 위한 시각모델처럼 데이터의 양식에 따라 다른 신경망을 구축할 필요없이 다중 모드(multi-modal) 데이터를 동일한 가중치를 가진 하나의 신경망에서 처리하는 다중 작업(multi-task) 기반 신경망 모델이다.

딥마인드는 로보캣이 세계 최초로 로봇 팔 등 다양한 종류의 실제 로봇을 이용해 다양한 문제를 학습하고 해결할 수 있다고 주장했다. 로보캣을 통해 생성된 데이터는 AI의 기능 향상으로 이어지며, 다른 로봇 시스템에도 향상된 기능이 전송될 수 있다.

딥마인드는 “로보캣 기술이 일상적인 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇을 만드는 데 상당한 진전을 이뤘다”며 “기존의 최첨단 인공지능 모델보다 훨씬 빨리 새로운 작업을 학습할 수 있다”고 말했다. 또한 "대규모의 다양한 데이터 세트에서 추출하기 때문에 100번의 시연(데모)만으로 새로운 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 인간이 감독하는 훈련의 필요성을 줄이고 범용 로봇 연구를 가속화하는 데 도움을 준다"고 덧붙였다.

▲ 로보캣의 훈련 사이클

딥마인드 연구팀은 사람이 로봇팔을 제어하면서, 나무판에 있는 다양한 형태의 구멍 안에 물체를 맞추고, 과일 조각을 집는 동작들을 시연하는 방식으로 로보캣을 훈련시켰다. 이어 로보캣은 인간의 감독 없이도 평균 1만번의 작업을 수행하면서 자신의 능력을 향상시켰다.

딥마인드의 실험 과정에서 인공지능 로봇은 네가지 다른 종류의 로봇에 걸쳐 253개의 작업을 수행하도록 자율적으로 훈련했다. 두 손가락을 가진 로봇 팔에서 수행하던 훈련 과정을 세 손가락을 가진 로봇 팔에도 무리없이 적용할 수 있었다.

딥마인드는 추가 개발을 통해 인공지능이 이전에 한번도 본적이 없는 작업을 학습할 수 있었다고 밝혔다. 로보캣이 새로운 작업을 더 많이 배울수록 새로운 작업을 추가적으로 더 잘 배울 수 있는 선순환 교육시스템이 가능하다는 설명이다.