로드니 브룩스 로봇 3법칙과 휴머노이드 과열 진단, 체화 지능이 넘어야 할 힘과 접촉의 물리 장벽

핵심 메시지

• 브룩스는 로봇의 겉모습이 곧 성능에 대한 약속이며, 그 약속을 지키지 못하면 사용자가 등을 돌린다고 말한다.
• 사람과 같은 공간에서 일하는 로봇은 고장 났을 때조차 사람이 직접 통제권을 되찾을 수 있어야 한다.
• 로봇 기술이 실험실을 떠나 저렴하고 믿을 만한 제품이 되기까지는 10년 이상의 꾸준한 개선이 필요하다.
• 손재주의 본질은 궤적이 아니라 접촉 순간의 힘을 느끼고 되돌려주는 일이라, 영상만 보고 배우는 방식으로는 닿기 어렵다.
• 연구 아이디어·대규모 보급·경제 재편·과열은 각각 시간 척도가 달라, 이를 뭉뚱그리면 예측이 어긋난다.

쉽게 이해하기

UC버클리 EMBER 센터 세미나에 선 로드니 브룩스는 MIT 인공지능연구소와 CSAIL을 이끌었고 아이로봇·리싱크로보틱스·로버스트AI를 창업한 로봇공학자다. 그는 로봇이 창고 구석에 갇혀 있지 않고 사람과 같은 공간에서 움직이려면, 지금 휴머노이드 기업들이 내세우는 방식과는 다른 설계 원칙이 필요하다는 문제의식에서 강연을 시작했다.

그가 정리한 세 가지 법칙은 외형·주도권·성숙도다. 첫째, 로봇의 생김새는 그 로봇이 무엇을 할 수 있는지에 대한 약속이다. 사람 모습을 하면 사람이 하는 일을 다 할 것이라는 기대가 따라붙고, 그 기대가 과열의 연료가 된다. 둘째, 사람과 같은 공간에 있는 로봇은 사람의 주도권을 빼앗아서는 안 된다. 그는 병원 복도에서 이동 침대를 밀던 간호사들이 비켜 주지 않는 배송 로봇을 결국 전원을 끄고 벽에 밀어 두었다는 사례를 들었다. 셋째, 로봇 기술은 실험실을 나온 뒤에도 10년 이상 다듬어야 하고, 신뢰도의 '9' 하나를 더 붙이는 데 다시 10년이 걸린다.

브룩스는 자신의 회사가 창고에 넣은 로봇을 예로 들며 이 원칙을 설명했다. 로봇의 모양을 작업자들이 이미 쓰던 수동 카트와 똑같이 만들어 위협감을 없앴고, 손잡이를 잡으면 언제든 사람이 직접 밀 수 있게 했다. 새로 만든 전방향 구동 손잡이 덕분에 300kg짜리 짐도 체격과 무관하게 다룰 수 있다고 그는 설명했다. 현장에 투입되고 15분이면 작업자들이 로봇에 익숙해진다는 것이 그의 주장이다.

강연의 핵심은 '체화'와 '상황성'의 구분이다. 그는 오늘날 휴머노이드 시연이 주변 상황에 반응하기는 하지만, 제어 계층에 추상화 막을 두어 몸이 세계에서 받는 힘을 실제로 느끼지는 않는다고 지적했다. 인공지능 시스템은 사람을 설득하면 되지만 로봇은 물리를 설득해야 하며, 물리는 속지 않는 청중이라는 것이다. 굴을 까는 일이 궤적이 아니라 힘을 감지하고 가하는 일인 것처럼, 접촉점이 많아질수록 손재주는 궤적 문제에서 힘 문제로 바뀐다.

그는 종단간 학습이 음성 인식·이미지 라벨링·대규모 언어모델에서 성공한 이유도 다시 따졌다. 세 분야 모두 최종 소비자가 사람이고, 수십 년에서 수천 년에 걸쳐 다듬어진 표기·부호화 기술과 방대한 축적 자료가 먼저 있었으며, 그 위에 토크나이저나 합성곱 신경망 같은 장치를 따로 만들어 얹어야 했다는 것이다. 반면 촉각과 힘은 시간과 공간을 건너 재생할 방법 자체가 없어 같은 조건이 성립하지 않는다고 그는 말했다.

주요 인사이트

• 브룩스는 과열의 동력으로 기회를 놓칠까 하는 두려움뿐 아니라 '나중에 기술을 못 알아본 사람으로 남을까 하는 두려움'을 꼽았다. 다들 그렇게 말하니 뭔가 있겠지 싶어 하던 연구를 접고 몰려가는 흐름이 그동안 쌓인 다른 연구를 잃게 만든다는 것이다.
• 그는 제품 개발 경로를 과제 난도와 환경 복잡도의 2차원 공간으로 그렸다. 환경을 단순하게 묶어 둔 채 과제 난도만 올리면 마지막에 가장 어려운 구간이 남지만, 과제를 단순하게 두고 환경 복잡도를 먼저 올리면 제품까지 가는 길이 훨씬 수월해진다고 봤다.
• 휴머노이드가 사람과 똑같이 걸어야 할 이유는 없다는 지적도 나왔다. 사람의 보행은 힘줄에 에너지를 저장했다 푸는 방식에 기대는데 로봇에는 그런 구조가 없기 때문이다. 그는 사람처럼 걷게 만드는 동기가 기업 가치 평가에 있다고 꼬집었다.
• 간병과 돌봄은 환자를 앉히고 씻기는 등 접촉이 본질인 노동인데, 궤적 중심 접근은 이 영역을 통째로 비워 둔다. 그는 사람 노동에서 커지는 이 부분을 로봇 연구가 외면하고 있다고 지적했다.
• 그는 지난 과열들의 이름을 나열했다. 1980년대 전문가 시스템, 나노기술, 블록체인, 의료를 바꾼다던 2011년 IBM 왓슨, 회사 이름까지 바꾼 메타버스다. 왓슨 기사에서 회사와 기술 이름만 바꾸면 오늘 기사가 된다는 것이 그의 관찰이다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식