영화에서 사람과 비슷하게 생긴 로봇이 많이 나옵니다. 따라서 많은 사람들은 인간의 모습과 비슷한 기계가 나올 것 이라고 기대하고 있습니다. 그것의 현실성과 현재 발전 상황을 알아 보겠습니다.
2025
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| 출처 : Electric |
불과 5년 전만 해도 사람처럼 사물을 인식하고 움직이는 기계를 만들기 쉽지 않았습니다. 공장에서 자동화 생산을 하는 것은 쉬웠지만 사람처럼 뭔가 파악하는 로봇을 만드는 것은 불가능에 가까웠습니다. 여기에는 이유가 있었습니다. 컴퓨터, 기계 등이 귤과 오렌지의 차이점을 아는 것이 불가능했습니다. 기계는 해당 이미지를 01로 된 코드로 바꿔서 인식합니다. 디테일한 모양이 있고 차이가 적은 물체를 코드로 바꿔서 구별하는 것이 쉽지 않았습니다.
사람이 귤, 오렌지를 구분하는 것은 아주 간단하지만 기계가 이것을 하는 것이 어려웠습니다. 따라서 사람의 집안일을 도우며, 사람처럼 생긴 휴머노이드를 만드는 것은 불가능으로 여겨졌습니다. 하지만 알파고, 알파고 제로, 챗gpt 등이 연달아 나오며 해결책이 생겼습니다. 딥러닝 기술로 인해서 컴퓨터가 귤, 오렌지 등을 구분하는 것이 가능해졌습니다. 현재 2025년 기준으로 실제 사용가능한 가사도우미 로봇이 출시되었습니다.
딥러닝 소프트웨어를 탑재한 가사도우미 로봇의 성능은 생각보다 정교합니다. 사람이 장바구니에 담긴 음식들을 로봇에게 정리하라고 명령합니다. 구체적으로 어떤 물건을 어느 위치에 놓으라고 명령하지 않습니다. 그냥 정리하라고만 합니다. 그런데도 냉동 식품은 냉동고에 넣고 신선식품은 냉장실에 넣는 등 높은 정확도를 자랑합니다. 다만 처음 인식하는 물건에 대해서 분석하는데 약간 로딩시간이 필요합니다. 계속 학습하면 추후에는 정리 속도가 빨라질 수 있습니다.
Technology
형태
그런데 왜 로봇이 굳히 인간과 비슷한 모습으로 만들어져야 되냐는 의문이 생길 수 있습니다. 여기에는 사람의 생활방식이 가장 큰 영향을 줍니다. 집, 도로, 엘레베이터 등 모든 공간은 사람이 이동하고 사용하기 편리하게 설계되었습니다. 따라서 로봇의 크기나 형태도 사람과 비슷한 것이 더 이동하기 좋습니다. 만약 손가락이 없는 로봇이라면 엘레베이터를 이용하기 쉽지 않습니다. 또한 문이나 도보 등도 사람과 비슷한 형태여야 이동하기 최적화 되어 있습니다.
이런 이유 때문에 로봇이 인간과 비슷한 형태로 발전하고 있습니다. 인공지능까지 탑재되면 너무 기능이 뛰어나서 약간 거부감도 있을 수 있습니다. 하지만 사람과 비슷한 형태가 돼야 최적의 효율성으로 기능을 사용할 수 있습니다. 가사도우미 인공지능 로봇은 초기단계라서 당장 구매하면 만족도가 낮을 수 있습니다. 1~2년 정도 기다리면 학습이 완전해질 수 있기 때문에 조금은 기다려도 좋을 수 있습니다. 상상만 했던 로봇이 현실이 돼서 놀랍다는 반응이 많습니다.
기타
자율주행
일부 분야에서는 이미 몇 년 전부터 사람이 하는 것 보다 인공지능으로 하는 것이 더 안정성이 높고 좋았습니다. 대표적으로 자율주행 자동차가 있습니다. 가끔 자율주행을 하다가 사고가 나기 때문에 불안하다는 인식도 있습니다. 도로에서 운전하는 것은 인공지능이 학습해서 성능을 높이기 아주 좋습니다. 일단 도로라는 제한적인 길이 있고 거기에 신호등을 지키는 규칙이 있습니다. 인공지능에게는 학습하기 쉬운 환경이라고 할 수 있습니다.
이렇게 규칙을 지키며 학습하기 때문에 자율주행 자동차가 안정성이 높다고 평가됩니다. 사람은 시간이 촉박하면 신호를 위반하거나 과속을 합니다. 인공지능으로 학습한 자율주행 자동차는 항상 제한 속도를 지키며 신호도 철저하게 지킵니다. 따라서 단순히 생각해도 자율주행이 훨씬 안전한 것을 알 수 있습니다. 구체적인 통계에 의해서 단순한 수치로 계산을 해도 사람이 200건 사고를 낼 동안 자율주행은 1건 사고를 낼 수 있습니다. 실제로는 더 안전하기 때문에 200배 이상 안전하다는 계산이 나옵니다.
의료
각 종 수술도 이미 몇 년 전부터 로봇이 하는 것이 더 좋았습니다. 하지만 인식때문에 사람이 직접하는 경우가 많습니다. 대부분의 경우에서는 로봇이 더 정교하게 할 수 있고 최적의 방법을 찾아냅니다. 하지만 학습 못한 0.01%의 가능성이 있기 때문에 항상 사람이 감독하거나 같이 수술을 합니다. 운전과 비슷하게 제한된 환경에서 학습하는 것에 큰 장점이 있습니다. 운전, 수술 등은 생각보다 인공지능이 학습하기 쉽습니다.
일자리
배우, 지휘자 등도 인공지능이 대체할 수 있습니다. 배우의 경우에는 인공지능 동영상 생성 프로그램으로 대신 만들 수 있습니다. 유명 배우에게 초상권만 지불하고 작품을 생산하는 방법입니다. 기존의 할리우드 영화는 제작부터 상영까지 9~12개월은 걸렸습니다. 인공지능 동영상 프로그램으로 제작하면 1~2달이면 됩니다. 또한 조연급들은 그냥 가상으로 생성하면 됩니다. 초상권을 받는 인기 배우들을 제외하면 신인 배우들은 더 이상 연기를 하지 못할 수 있습니다.
지휘자는 로봇으로 양 팔만 만들어서 할 수 있습니다. 실제로 인공지능 로봇 지휘자가 많은 오케스트라를 지휘했습니다. 악기 연주자들이 로봇에 적응하는데 처음에는 시간이 필요했지만 시간이 지나자 아주 만족감을 나타냈습니다. 관객 역시 로봇이 지휘하는 공연의 퀄리티가 높다고 후기를 밝혔습니다. 어떤 상황에서 어떻게 지휘해야 좋은 공연이 될 수 있는지 인공지능으로 학습한 결과입니다. 10년 안에는 모든 직업에서 70% 정도는 실직자가 될 수 있다는 관측도 있습니다.