AI는 로봇공학에서 어떻게 쓰일까?

오늘날 로봇은 인공 지능(AI) 덕분에 사람이나 사전 프로그래밍된 지침 없이도 스스로 학습하고 적응하며 결정을 내릴 수 있다.

AI가 탑재된 로봇은 주변 환경의 데이터를 분석하고 이해해 적절한 조치를 취할 수 있는 알고리즘을 갖추고 있다. 이러한 알고리즘은 감각으로부터 정보를 해석하고 패턴을 찾아 결과를 만들어내는 인간의 두뇌와 유사하다고 말할 수 있다.

음성 인식과 자연어 처리를 사용하면 인공 지능(AI)을 통해 로봇이 사람 및 다른 기계와 상호 작용할 수 있다. 로봇공학 인공 지능의 목표는 일반적으로 인간의 지성을 필요로 하는 작업인 추론, 학습, 인식, 의사 결정을 할 수 있는 AI 로봇을 만드는 것이다.

AI는 지능적인 기계 동작을 위한 소프트웨어와 알고리즘을 개발하고, 로보틱스는 로봇을 설계, 제작 및 사용하는 데 중점을 둔다. 이 두 가지가 합쳐져 로보틱 AI를 형성하고, 로봇 시스템을 AI 기술로 개선해 기능을 향상하고 자동화함으로써 더 복잡하고 독립적인 작업을 수행할 수 있게 한다.

AI는 로봇의 종류, 기능, 목적에 따라 다양한 방식으로 로봇 공학에 사용된다. IT 전문매체 인사이트 애널리틱스는 일반적인 로봇 공학에서의 AI 사용 사례를 소개했다.

컴퓨터 비전

사진과 동영상을 포함한 시각적 데이터의 분석과 이해는 이 인공지능 분야의 핵심이다. 로봇은 컴퓨터 비전 덕분에 거리, 깊이, 치수를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 주변의 물체, 얼굴, 제스처, 풍경을 감지하고 식별할 수 있다. 내비게이션과 장애물 회피, 물체 식별, 추적, 조작과 같은 작업에서 컴퓨터 비전은 매우 중요하다.

머신 러닝

명시적인 프로그래밍 없이 데이터와 경험을 통해 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 이 인공지능 영역의 핵심이다. 이제 로봇은 머신 러닝을 통해 최상의 상태로 작동하고, 새로운 환경에 적응하며, 기존 접근 방식으로는 너무 복잡하거나 동적인 문제를 해결할 수 있다.

데이터와 피드백의 종류와 접근성에 따라 머신러닝은 지도, 비지도 또는 강화 학습 접근법을 사용할 수 있다. 분류, 클러스터링, 회귀, 이상 징후 감지 및 제어와 같은 작업에는 머신 러닝이 유용하다.

자연어 처리

음성 및 텍스트를 포함한 자연어 처리 및 생성은 이 인공 지능 영역에 속한다. 자연어 생성, 해석, 번역 방법을 사용하는 자연어 처리는 로봇이 사람 및 다른 기계와 소통할 수 있는 능력을 부여한다. 대화 시스템, 정보 추출, 감정 분석, 인간과 로봇의 상호 작용과 같은 활동에는 자연어 처리가 필요하다.

딥 러닝

여러 층의 연결된 노드로 구성되어 방대한 양의 데이터에서 복잡하고 비선형적인 패턴을 학습할 수 있는 인공 신경망은 머신 러닝의 한 분야다. 딥러닝을 통해 로봇은 고도의 추상화 및 일반화가 필요한 컴퓨터 비전, 음성 인식, 사진 인식, 자연어 처리 작업을 수행할 수 있다. 네트워크의 설계와 목적에 따라 컨볼루션, 반복 또는 생성 신경망도 딥 러닝에 사용될 수 있다.

AI와 로봇공학의 결합은 미래의 기술과 사회 발전에 많은 기회와 도전 과제를 동시에 제시한다. AI 기술을 갖춘 로봇은 우주 탐사, 전투, 인명 구조 등 인간이 할 수 없는 작업을 수행할 수 있다.

그러나 AI 기반 로봇은 위험과 도덕적 난제를 야기할 수도 있다. 예를 들어, 로봇이 인간의 노동력을 대체하거나 사고를 유발하거나 책임과 의무에 대한 윤리적, 도덕적 문제를 제기할 수 있다. 한 로봇 공학 전문가는 “기기의 보안, 신뢰성, 형평성을 보장하고 인권, 존엄성, 가치를 보호하는 법률과 가이드라인이 로봇 공학에서 AI의 개발과 사용을 위한 가이드 역할을 해야 한다”고 말했다.