이야기 개요
Hod Lipson이 직접 설계한 스스로 학습하거나, 스스로를 이해할 수 있으며, 자가 복제도 가능한 로봇들이 소개을 소개한다.
연사 정보
Hod Lipson works at the intersection of engineering and biology, studying robots and the way they "behave" and evolve. His work has exciting implications for design and manufacturing -- and serves as a window to understand our own behavior and evolution.
To say that Hod Lipson and his team at Cornell build robots is not completely accurate: They may simply set out a pile of virtual robot parts, devise some rules for assembly, and see what the parts build themselves into. They've created robots that decide for themselves how they want to walk; robots that develop a sense of what they look like; even robots that can, through trial and error, construct other robots just like themselves.
Working across disciplines -- physics, computer science, math, biology and several flavors of engineer -- the team studies techniques for self-assembly and evolution that have great implications for fields such as micro-manufacturing -- allowing tiny pieces to assemble themselves at scales heretofore impossible -- and extreme custom manufacturing (in other words, 3-D printers for the home).
His lab's Outreach page is a funhouse of tools and instructions, including the amazing Golem@Home -- a self-assembling virtual robot who lives in your screensaver.
지금 로봇들은 어디 있나요? 지난 40년간 우리는 머지않아 로봇들을 볼 수 있을 것이라고 들어 왔습니다. 곧 있으면 로봇들이 대신 요리를 하고 방 청소를 하고 물품을 구입하고 쇼핑을 하고 건설 노동을 해 줄 것이라고 들었죠. 하지만 아직까지도 상상 속의 이야기일 뿐입니다. 아직까지 로봇들의 노동은 도입되지도 않고, 대신 불법 이민자들이 온갖 노동을 맡아서 하고 있죠. 이 문제에 대해 논의를 하고자 합니다. 먼저 이 문제를 좀 다른 관점에서 접근해 여러분들이 로봇이라는 것의 새로운 면을 볼 수 있도록 할 것입니다. 지금 보시는 것은 88년도에 찍은 딱정벌레와 스위스 시계의 X선 사진입니다. 그 때나 지금이나 변한 것은 별로 없습니다. 우리는 여전히 기계 부품들을 만들고 연산 능력을 가진 전자 회로를 만듭니다. 하지만 여전히 딱정벌레처럼 무엇인가를 하는 동시에 주변 환경에 적응할 수 있는 기계를 만들지는 못하죠.
이제 다른 관점에서 한 번 살펴봅시다. 가장 강력한 디자이너이자 모든 디자이너들의 스승인 '진화'를 통해 한 번 살펴보죠. 우리는 원시 지구의 상태를 모방해 쇠 막대기, 전동기와 같은 로봇 부품들로 이루어진 원생액을 만들어봤습니다. 그 부품들로 로봇들이 만들어지면 자연 선택을 적용시키고 돌연변이도 만들고 앞으로 얼마나 움직이는지에 따라 보상도 했죠. 굉장히 간단한 것이지만 결과는 아주 흥미로웠습니다.
여기 보시면 이 과정을 통해 얼마나 많은 종류의 기계들이 탄생했는지 알 수 있습니다. 모두 다 이리저리 움직이고 있죠. 오른쪽에는 현실에서 실제로 움직이는 로봇들도 보입니다. 그다지 멋있거나 환상적이진 않지만 진화시킨 목적을 충분히 달성했습니다. 바로 앞으로 움직이는 것이죠.
이건 시뮬레이션 뿐만 아니라 현실 속 실제 기계에도 적용 가능한 이야기입니다. 여기 우리가 실제로 만든 로봇이 있습니다. 로봇에 존재하는 여러 개의 두뇌들이 서로 경쟁하고 진화하는 중이죠. 약간 로데오와 비슷합니다. 각각의 두뇌는 이 로봇을 조정할 기회를 갖게 되는데 가장 빠른 시간 내에 가장 멀리 이 기계를 앞으로 움직일 경우 가장 큰 보상을 받죠. 아직 세계를 제패할 수준은 아니지만 시간이 지날수록 점점 앞으로 움직이는 방법을 터득하고 그 모든 과정을 스스
로 해내는 것을 볼 수 있습니다.
지금까지는 시뮬레이션에서 혹은 현실 세계에서 움직이는 방법을 배우는 로봇들만 보여드렸습니다. 이제 약간 다른 종류의 로봇을 소개하겠습니다. 여기 네 개의 다리가 달린 이 로봇은 8개의 전동기가 달려 있습니다. 네 개는 무릎에, 다른 네 개는 엉덩이쪽에 있죠. 기계가 어느 쪽으로 기울어져 있는지를 알려주는 센서도 장착되어 있습니다.
그러나 이 기계는 자기 자신이 어떤 구조인지 전혀 모릅니다. 여러분은 이 로봇을 '볼' 수 있는데 비해 이 기계는 자신이 뱀인지 나무인지 전혀 알지 못하죠. 때문에 이 기계는 자신이 무엇인지 탐지하려고 할 것입니다. 가장 먼저 무작위로 움직임을 하나 시도해봅니다. 그리고는 스스로가 어떤 구조로 돼 있는지 알아내려고 하죠. 화면을 보시면 로봇이 실제로 움직인 것과 센서로 느낀 정보의 관계를 설명하기 위해 현재 어떤 구조들을 생각 중인지 알 수 있습니다. 그 다음에는 후보군 사이에서 결과값이 서로 다르게 나올 것으로 예상되는 움직임을 시도해봅니다. 실험실 안의 과학자처럼요. 그 결과를 나름대로 해석하면서 후보 구조의 종류를 좁혀 나갑니다.
이건 마지막 단계인데 이제 스스로가 어떤 구조인지 찾아냈다는 것을 알 수 있습니다. 이처럼 자가 모형을 완성시키면 그것을 이용해 앞으로 움직일 일련의 과정을 유도해냅니다. 여기 로봇이 유도해낸 움직임의 과정을 볼 수 있습니다. 거미처럼 움직이기를 바랐지만 보시는 것처럼 우스꽝스러운 모습으로 움직이더군요.
하지만 여기서 주목할 것은 이 로봇이 앞으로 움직이기 위해 아무거나 마구 시도한 것이 아니고 처음엔 자신에 대한 인식조차 없었다는 점입니다. 즉 아무것도 없는 상태에서 스스로가 어떤 구조로 돼 있는지 알아내고 앞으로 움직이는 법을 터득한 후 실제로 앞으로 움직였다는 것이죠. (박수)
이제 또 다른 아이디어로 넘어갑시다. 방금 전까지 보여드린 것은-- 방금 전까지 보여드린 것은-- 알았어. 알았어. 그만해. (웃음) 서로 싫어하는 것 같군요. 여기 또 다른 로봇이 있습니다. 방금 전까지 보여드린 것은 결과가 좋을 때 보상을 한 경우였습니다. 그런데 보상을 하지 않으면 어떻게 될까요?
여기 그림과 같은 정육면체가 있습니다. 이 정육면체는 회전하거나 옆으로 누울수도 있죠. 이 정육면체 1,000개를 시뮬레이션에서 만든 다음 어떠한 보상도 하지 않은 상태에서 계속해서 옆으로 눕도록 했습니다. 돌연변이 몇 개가 나타난 후 어떻게 되는지 보죠. 처음엔 아무것도 일어나지 않습니다. 하지만 시간이 좀 흐르자 오른쪽 파란색의 개체수가 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다.
자가 복제를 하는 것입니다. 외부 보상이 없을 경우 자가 복제를 통해 스스로 보상하는 것이죠. 비슷한 것을 실제로 만들어봤습니다. 이건 더 큰 로봇의 일부분일 뿐입니다. 빠른 속도로 재생시키면 로봇이 자가 복제하는 모습을 볼 수 있죠. 스스로를 복제시킬 원료와 에너지만 공급해주면 또 다른 로봇을 저절로 탄생시키는 것입니다. 물론 이건 아주 단순한 기계에 해당되지만 현재 우리는 이 기계를 초소형으로 축소시키는 작업을 하고 있습니다. 잘 된다면 이 정육면체들은 분말 가루와 같은 모습을 지니게 될 것입니다.
그럼 여기서 무엇을 배울 수 있을까요? 지금까지 소개해드린 로봇들은 그 자체로는 별 쓸모가 없습니다. 그러나 어떻게 해야 더 나은 로봇을 만들 수 있는지 또 인간과 다른 동물들이 어떻게 자신에 대해 인식하고 배우는지에 대한 답을 제시할 수도 있습니다. 마지막으로 제가 중요하게 생각하는 것 중 하나는 인간이 수동적으로 기계를 설계하는 것을 탈피해야 한다는 것입니다. 마치 아이처럼 기계 스스로가 진화하고 배울 수 있도록 하면 아마 그런 날이 머지않아 올 것입니다. 감사합니다. (박수)
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