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스스로 탁구치는 '자기개선 에이전트' 공개
작년 11월 인간과 경기하는 로봇 공개한 뒤
"인간 개입 줄여야" 로봇끼리 경기 준비
랠리 가능하지만 실제 게임 아직 어려워
로봇파운데이션 모델 투자금 1.3배 늘어
엔비디아 테슬라 아마존 등 빅테크도 사활
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딥마인드가 9년 만에 또 한 번의 알파고 모먼트를 준비하고 있다. 이번에는 탁구다. 딥마인드가 21일(현지시간) 로봇이 스스로 탁구 경기를 펼치고 코칭까지 하는 기술을 공개했다.
이날 딥마인드는 미국 전기전자학회보 스펙트럼을 통해 두 대의 로봇 팔이 스스로 경기하는 '자기 개선 탁구 에이전트'를 개발하고 있다고 밝혔다. 딥마인드가 공개한 영상에서는 탁구대 양쪽에서 레일을 따라 움직이는 두 대의 로봇팔이 유연하게 팔 각도와 세기를 조절하며 능숙하게 랠리를 펼쳤다.
딥마인드는 지난해 11월 인간과 탁구를 치는 로봇을 공개했다. 딥마인드는 이 로봇이 최고 수준 선수에는 못미쳤지만, 아마추어 선수의 절반 정도는 이길 수 있었다고 전했다.
딥마인드는 한 발 더 나아가 로봇과 로봇 간의 경기를 준비했다. 알파고가 기존 16만개의 바둑 기보를 학습하는 데 그치지 않고 자기 자신과 대련을 통해 실력을 쌓았듯 자기 개선 작업에 돌입한 것이다. 파나그 산케티 딥마인드 로봇공학팀 수석기술책임자는 "로봇이 전체적이고 지속적으로 학습하고 적응하기 위해 사람의 개입을 줄일 방법을 찾았다"고 설명했다.
이러한 시도는 쉽지 않았다. 사람은 최소한의 실력만 갖추면 상대 네트 너머로 정확하게 공을 보낼 수 있는 반면 로봇들은 한 번의 랠리를 성공하는 데까지 오랜 시간이 걸렸다. 딥마인드는 두 로봇이 서로 공을 주고받는 데 집중하는 랠리(협력 게임)를 구현하는 데는 성공했다. 다만 실제 점수를 내야 하는 게임(경쟁 게임)을 구현하는 것은 아직 어려운 단계라고 설명했다. 현재 로봇이 가진 모델의 크기가 작아 새로운 샷을 치면 기존 샷에서 학습한 내용을 잊고 결국 짧은 랠리를 주고받은 뒤 경기가 끝나버려서다.
실제 스포츠인 탁구까지 AI가 정복하는 것은 AI 발전에 있어서 또 하나의 이정표라는 평가가 나온다. 바둑은 경우의 수가 10의171승으로 무한대에 가깝지만, 바둑판 위에서 일어나는 수의 집합인 만큼 반복 구현이 상대적으로 쉽다. 반면 탁구는 실제 물리 현실에서 일어나는 '피지컬 AI'의 영역이다. AI가 날아오는 공을 인식하고, 정확한 각도와 속도로 탁구체를 휘둘러야 한다. 이기기 위해서는 상대의 빈틈을 노리는 전략적 판단도 할 수 있어야 한다. 딥마인드는 탁구를 통해 피지컬AI를 완전히 구현할 경우 제조업이나 가정환경 등에도 바로 접목이 가능하다고 보고 있다.
엔비디아, 테슬라, 아마존 등도 로봇파운데이션모델을 미래 먹거리로 보고 연구에 박차를 가하고 있다. 엔비디아는 지난 5월 휴머노이드(인간형) 로봇용 오픈소스 파운데이션 모델인 GR00T N1을 공개했다. 전자상거래 기업 아마존은 100만개가 넘는 자사 물류·배송 로봇에 AI 파운데이션 모델 '딥플릿'을 적용해 데이터를 쌓고 있다. 테슬라는 내년 휴머노이드 로봇 옵티머스를 상용화할 계획이다.
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실리콘밸리=김인엽 특파원 inside@hankyung.com