Embodied AI(EAI), 물리적 몸을 통해 인간과 상호작용하는 AI

 'Embodied'라는 단어는 AI가 단순히 데이터만으로 구동하는 것이 아니라, 물리적인 '몸'을 통해 직접 상호작용하는 방식을 강조하기 위해 사용되었다. 이는 AI에게 실제 물리적 형태, 즉 몸을 부여하여 인간처럼 경험을 통해 배우고 적응할 수 있게 한다.

 

I. Embodied AI란 무엇인가?

Embodied AI는 물리적 세계에서의 행동/경험을 통해 학습하는 AI이다. 로봇에 적용된 Embodied AI는 카메라와 센서로 주변 환경을 인지하고, 실제 행동을 통해 환경에 대한 이해를 키운다. 마치 인간이 커가면서 세상을 배우는 과정과 비슷하다. 단순 데이터 분석 기반의 AI와 달리, EAI는 실질적인 경험을 통해 더욱 정교하게 이해/학습할 수 있다.

 

II. 기술적 요소

1. 센서/액추에이터 (Actuator)
   EAI는 카메라, 마이크, 터치 센서 등 다양한 센서를 통해 외부 데이터를 수집한다. 이러한 데이터를 기반으로 로봇 팔/바퀴/다리와 같은 액추에이터를 사용해 물리적 행동을 수행한다. 이로써 EAI는 환경과 직접 상호작용하고 피드백을 받을 수 있게 된다.
2. 강화 학습 (Reinforcement Learning)
   강화 학습은 EAI가 환경과 상호작용하며 얻은 피드백을 바탕으로 최적의 행동을 찾는 방법이다. 로봇이 장애물을 피하거나 목표에 도달하는 과정에서 경험을 쌓으며 점점 더 나은 방법을 학습하는 것을 생각하면 된다.
3. 컴퓨터 비전과 자율 내비게이션
   EAI는 컴퓨터 비전을 통해 시각적인 정보를 받아들이고, 자율적으로 이동할 경로를 계획한다. 이러한 기술은 EAI가 실제 환경에서 복잡한 과제를 해결하는 데 매우 중요한 역할을 한다.

III. 응용 분야

1. 로봇 공학
   EAI는 자율 주행 차량이나 가정용 로봇, 산업용 로봇 등 다양한 분야에서 사용된다. 가정용 로봇은 청소나 물건 운반과 같은 작업을 통해 사람들의 일상 생활을 돕는다.
2. 헬스케어
   AI 기반의 보조 로봇은 환자를 돌보거나, 재활 치료를 지원하며, 의료진의 업무를 도울 수 있다. 환자의 움직임을 도와주는 로봇은 환자의 신체적 요구에 맞춰 적응할 수 있는 능력을 가진다.
3. 교육
   EAI는 교육용 로봇으로 사용되어 학생들에게 수업을 쉽게 설명하고 창의적 문제 해결 방법을 체험하게 한다. 물리적인 경험을 통해 배운 정보는 학생들이 더 잘 이해할 수 있도록 돕는다.

IV. Embodied AI 관련 기업과 서비스

1. Boston Dynamics
   현대자동차로 인해 많이들 보고 들어봤을 것이다.
   현대자동차 x 보스턴 다이내믹스:미래 모빌리티를 향해
   주로 복잡한 환경에서 이동할 수 있는 로봇을 개발한다. Spot 로봇은 네 발을 이용해 자유롭게 움직이며, 산업 현장에서 검사나 보안 업무 등을 수행한다.
2. NVIDIA
   NVIDIA는 AI 연구를 돕기 위한 시뮬레이션 플랫폼인 Isaac을 제공하여 로봇이 가상 환경에서 학습하고 상호작용할 수 있게 지원한다. 이는 실제 환경에서 로봇의 자율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다.
3. Sony
   Sony는 가정용 로봇인 Aibo를 개발했다. Aibo는 반려견처럼 사용자와 상호작용하며, 감정을 표현하고 환경을 인식한다. 이러한 방식으로 AI는 사용자와 관계를 형성하고 감정을 학습할 수 있다.
4. Tesla
   Tesla의 자율주행 차량은 EAI의 대표적인 예이다. 차량에 장착된 여러 센서와 카메라를 통해 도로 상황을 인식하고, 강화 학습 알고리즘으로 복잡한 교통 상황에서 최적의 운전을 할 수 있게 한다.
5. Amazon
   Amazon의 Astro는 가정 내에서 사용될 수 있는 로봇으로, 음성 명령을 이해하고 집안 곳곳을 돌아다니며 보안과 같은 다양한 역할을 수행한다.

현대자동차 x 보스턴 다이내믹스 - 현대 월드와이드

 

V. Embodied AI가 풀어야 할 것

EAI는 인간과 비슷한 방식으로 세상을 배우고 이해하며 사람들과 더 자연스럽게 상호작용할 수 있게 하지만 몇 가지 해결해야 할 리스크도 있다.

• 물리적 환경의 복잡성
  실제 세상은 매우 복잡하고 모든 변수를 예측하기 어렵다. AI가 이러한 환경에 100% 적응하는 것은 아직 멀었다.
• 안전과 윤리적 문제
  EAI가 사람들과 상호작용할 때 안전이 매우 중요하다. 로봇의 잘못된 행동은 사람에게 해를 끼칠 수 있으므로, 안전하고 신뢰할 수 있는 행동을 보장해야 한다.
• 프라이버시와 데이터 관리
  EAI는 센서를 통해 많은 데이터를 수집하는데, 이 과정에서 개인의 프라이버시가 침해될 위험이 있다. 가정용 로봇이 수집하는 데이터가 적절히 관리되지 않으면 심각한 개인 정보 유출 문제를 야기할 수 있다.
• 비용과 접근성 문제
  이러한 시스템은 고급 하드웨어와 많은 자원을 필요로 하여 비용이 높다. 이로 인해 대중이 쉽게 접근하기 어렵고, 기술의 혜택이 부유한 소수의 일부에게만 제한될 수 있다.
• 윤리적 딜레마와 사회적 영향
  EAI가 사람들의 일을 대체하면 일자리 감소와 같은 사회적 문제가 발생할 수 있다. 또한 로봇이 윤리적으로 올바른 결정을 내릴 수 있을지에 대한 문제도 있다.

 EAI는 AI 연구의 중요한 진전으로, 물리적 세계와의 상호작용을 통해 학습 능력을 극대화한다. 이상적인 모습이 펼쳐질 경우 로봇은 인간과 더 긴밀하게 소통하며 다각도로 변혁의 가능성을 확장할 것이다. 그러나 기술적 한계와 사회/윤리적 문제를 해결하기 위한 지속적인 노력이 매우 중요하다. 발생할 문제들이 해결된다면 EAI는 세상을 더욱 편리하고 혁신적으로 만들 수 있을 것이다.

 

DALL-E 생성 : 세상과 함께 하는 EAI 로봇