로봇이 손을 한 번 움직이기까지, 이렇게 많은 연구가 필요했습니다.

지난 9월 29일~10월 2일, 제주에서 열린 제7회 한국인공지능학술대회에 다녀왔습니다.
저도 드론과 로봇과 같은 피지컬 AI가 사용하는 시간 정보를 재밍이나 스푸핑으로부터 지키는 방법에 관한,
[치안 피지컬 AI를 위한 스푸핑 내성 시각 계층]이라는 주제로 발표를 했습니다.

하지만 오늘은 제 발표보다 다른 분들의 연구를 보며 느낀 이야기를 남기고 싶습니다.

피지컬 AI 공동 워크숍에서 다룬 문제들은 무척 구체적이었습니다.

사람의 손이 어떻게 움직이는지 영상으로 파악하는 기술. 가상 공간에서 손을 움직여 실제 로봇을 조작하는 방법.

위험한 시설의 이상 신호를 진동이나 압력으로 전달해, 멀리 있는 작업자가 느끼도록 하는 연구도 소개됐습니다.

‘로봇이 사람처럼 일한다’는 한 문장 안에 이렇게 서로 다른 과제들이 들어 있었습니다.

컵 하나를 잡는 일만 생각해봐도 그렇습니다.
어디에 있는지 보고, 손을 뻗고, 너무 세지도 약하지도 않게 잡아야 합니다. 사람은 자연스럽게 하는 일이지만 기계가 현실에서 해내도록 만들려면 각각의 문제를 풀어야 합니다.

발표 화면에는 로봇의 이동 경로, 작업 시간과 오차를 비교한 결과가 담겨 있었습니다. 완성된 로봇 영상만 볼 때는 지나쳤던 것들이었습니다.

우리는 멋진 시연을 보고 “이제 이런 것도 되네”라고 말합니다. 하지만 그 장면을 만들기 위해 누군가는 움직임을 측정하고, 다른 누군가는 감각을 전달하고, 또 누군가는 오류와 위험을 줄이는 방법을 연구합니다.

AI가 발전한다는 것은 결국,
이런 서로 다른 문제를 붙들고 있는 사람들의 연구가 조금씩 연결되는 과정이겠구나 싶었습니다.

특히 마음에 남은 것은 우리나라에도 이 일을 진지하게 연구하는 분들이 이렇게 많다는 사실이었습니다.

유명 기업의 새 모델과 성능 순위에 시선을 빼앗기다 보면, 가까운 곳에서 쌓이는 연구를 충분히 보지 못할 때가 있습니다. 이번에는 그 연구를 발표하는 사람들과 같은 공간에 앉아 어떤 문제를 풀고 있는지 들을 수 있었습니다.

물론 발표된 연구가 곧바로 현장에서 사용할 수 있는 제품이 되는 것은 아닙니다. 실험실의 성과를 실제 환경에서도 확인하고, 사람이 함께 있어도 안전한지 검증하는 과정이 더 필요할 것입니다.

저는 그 과정에도 관심이 있습니다.
로봇이 얼마나 잘 움직이는가와 함께,
언제 잘못될 수 있고 어떻게 알아차릴 것인가도 중요한 질문이라고 생각하기 때문입니다.

저도 제 자리에서 현장에 필요한 질문을 연구에 보태고, 연구의 가능성을 실제 치안의 문제와 연결하는 데 조금이나마 기여하고 싶습니다.

우리나라가 피지컬 AI를 잘 사용하는 나라를 넘어,
그 발전을 이끄는 나라가 되기를 바랍니다.
이번 학술대회에서 본 연구들이 그 바탕이 되었으면 합니다.

돌아오며 기억에 남은 것은 기술의 이름보다,
그 기술을 위해 각자의 문제를 붙들고 있는 사람들이었습니다.