핵심 요약

  • 마크 레이버트는 로봇의 능력을 몸을 움직이고 제어하는 운동 지능과 상황을 이해하고 계획하는 인지 지능으로 나눈다. 보스턴다이내믹스 AI 연구소의 목표는 두 능력을 결합하는 것이다.
  • 연구소는 사람이 작업하는 모습을 보고 로봇이 이를 수행하는 과제를 연구한다. 현재는 관찰한 동작을 단계별로 나누고 필요한 기술에 연결하는 작업을 진행 중이다.
  • 레이버트는 로봇 학습에 가능성을 보면서도 물리적 작업은 언어 처리와 다르다고 강조한다. 그에 따르면 공개된 아틀라스의 동작은 주로 미래 움직임을 예측해 제어하는 방식으로 만들어졌다.
  • 스팟의 실제 활용과 별개로 신뢰성, 가격, 수익성은 여전히 과제다. 레이버트는 특히 인지 능력의 부족을 상용화의 큰 장벽으로 본다.

달리는 로봇에서 출발한 접근

레이버트는 초기 다리 달린 로봇이 발을 여러 개 땅에 붙인 채 천천히 걷는 모습을 보고 다른 접근을 택했다. 사람과 동물은 달릴 때 몸이 공중에 뜨고 다리의 탄성을 이용한다. 그는 이 움직임을 탐구하기 위해 한 다리로 뛰는 로봇을 만들었다.

그 로봇의 제어에는 세 가지가 필요했다. 뛰는 높이에 따라 에너지를 조절하고, 착지할 발의 위치를 정하고, 발이 땅에 닿아 있을 때 몸의 자세를 바로잡는 것이다. 레이버트는 처음부터 실용적인 기계를 예상한 것은 아니었다고 말했다. 출발점은 동물의 움직임을 이해하려는 연구였다.

빅독이 실험실 밖으로 나가기까지

보스턴다이내믹스는 처음부터 로봇 제작 회사로 출발하지 않았다. 레이버트에 따르면 창업 초기에는 물리 기반 시뮬레이션에 주력했고, 소니와 함께 아이보의 달리기용 다리를 개발하면서 로봇 제작으로 돌아왔다.

이후 빅독은 전원과 컴퓨터를 몸체에 싣는 전환점이 됐다. 앞선 연구실의 사족보행 로봇은 유압 펌프와 컴퓨터를 외부에 두었지만, 빅독은 휘발유 엔진의 동력을 유압으로 바꾸는 장치까지 통합해 야외 시험이 가능했다. 다만 당시 야외 시험을 완전 자율주행의 성과로 볼 수는 없다. 로봇이 스스로 균형을 잡고 발을 놓는 동안 숙련된 조작자가 주변을 보고 이동을 이끌었다.

레이버트는 숲보다 집이나 사무실이 로봇에는 더 어려울 수 있다고 설명했다. 야외에서는 장애물을 피해 경로를 바꿀 수 있지만, 실내에서는 벽에 부딪히거나 자국을 남겨서도 안 되기 때문이다.

몸의 설계와 예측 제어

레이버트는 자연스러운 움직임에 좋은 하드웨어가 필수라고 본다. 로봇의 현재 상태만 보고 수정하는 데 그치지 않고, 앞으로의 움직임을 예측해 제어해야 한다는 것이다. 그의 설명에 따르면 스팟은 대략 다음 1~1.5초를 계산하고 짧은 간격으로 다시 계산한다. 공중회전처럼 착지를 미리 준비해야 하는 동작에는 더 먼 시점을 내다봐야 한다.

기계 자체의 움직임도 중요하다. 레이버트는 스프링과 관절 등의 구조가 움직임에 참여한다고 설명했다. 몸이 어떻게 움직이려는지 고려하면 컴퓨터가 모든 동작을 힘으로 밀어붙이는 방식보다 효율적이고 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 견해다. 동시에 그는 아틀라스의 달리기가 사람에 가까워졌을 수는 있어도 걷기는 아직 사람만큼 자연스럽지 않다고 인정했다.

보고 이해한 뒤 실행하는 로봇

레이버트는 기존 로봇의 운동 능력에 비해 상황을 이해하고 계획하는 인지 능력이 부족하다고 본다. AI 연구소가 추진하는 ‘보고, 이해하고, 실행하기’는 사람이 작업하는 모습을 관찰한 뒤 로봇이 그 일을 수행하도록 하는 구상이다.

현재 연구는 완성된 모방 기술보다 앞단의 문제에 집중한다. 사람이 물건을 집어 옮기고 쌓는 영상을 봤을 때 이를 어떤 동작의 순서로 나눌지 파악하고, 각 단계에 필요한 로봇 기술로 연결하는 일이다. 연구소는 간단한 자전거 수리 작업부터 살펴보고 있다. 레이버트는 전체 목표가 어렵고 장기적인 과제라고 밝혔다.

또 다른 구상은 ‘점검, 진단, 수리’다. 스팟은 이미 기계의 열 정보나 계기판 수치, 소리 같은 데이터를 수집하지만, 레이버트에 따르면 그 데이터를 로봇 스스로 해석해 고장을 진단하고 수리하는 단계에는 이르지 못했다.

학습의 가능성과 상용화의 간격

연구소는 기계학습도 연구한다. 다만 레이버트는 물리적 로봇의 작업을 언어 모델과 그대로 같은 문제로 취급할 수 없다고 말했다. 픽셀 값은 단어와 같지 않으며, 그가 보기에 당시 눈에 띄는 아틀라스의 동작은 주로 움직임을 예측하는 기존 제어 방식에서 나왔다. 그는 학습 방식과 제어 방식의 결합을 모색하고 있다.

실제 활용에는 꾸준히 작동하는 능력과 비용도 걸려 있다. 대담 당시 레이버트는 스팟 약 1,500대가 현장에 나가 있고 여러 대가 일상적인 용도로 쓰인다고 설명하면서도, 신뢰성을 높이는 데 큰 노력이 들었다고 말했다. 가격 역시 더 낮아질 여지가 있다는 견해를 밝혔다.

사업의 어려움은 보스턴다이내믹스의 초기 경험에도 나타난다. 회사는 외과의사 훈련용 시뮬레이터를 만들었고 시연장에서 호응도 얻었지만, 의사에게 판매하려던 예상은 빗나갔다. 병원 판매를 추진하기에는 당시 회사의 인력과 자원이 부족해 사업을 접었다. 기술적 완성도와 구매자를 확보하는 일은 별개의 문제였던 셈이다.

레이버트가 제시한 다음 단계는 로봇이 움직이는 장면을 더 화려하게 만드는 데 그치지 않는다. 관찰한 작업을 이해해 수행하고, 현장에서 안정적으로 작동하며, 비용에 맞는 용도를 찾는 일까지 이어져야 한다.