구글의 인공지능(AI) 조직 구글 딥마인드(이하 딥마인드)가 '탁구 로봇'을 공개했다.

딥마인드는 지난 21일 미국 전기전자공학회(IEEE)에서 발간하는 과학기술 전문지 'IEEE 스펙트럼'을 통해 두 개의 로봇팔이 탁구공을 받아 치는 '탁구 로봇'을 선보였다.

공개된 영상에는 로봇팔이 탁구대 양쪽에서 레일을 따라 2차원적으로 움직이면서 상대 로봇팔이 넘긴 공을 받아치며 랠리를 하는 장면이 담겼다.

구글 딥마인드는 지난해 8월 인간과 탁구하는 로봇을 공개했는데, 이번에 발표한 '탁구 로봇'은 로봇 간 경기를 통해 스스로 학습하며 기술을 익히는 형태다.

딥마인드는 "이 탁구 로봇 실험을 통해 인간의 개입 없이도 로봇이 스스로 학습하고 발전하는 '자가 향상'(self-improvement) 기반 로봇 시스템의 가능성을 입증하고자 한다"고 밝혔다.

'탁구 로봇' 개발 그 자체가 목적이라기보다 로봇이 인간이 주입하지 않아도 스스로 경험을 통해 성능을 향상하는 데 있다는 것이다.

딥마인드 로보틱스팀은 "이 '탁구 로봇'은 바둑 알파고에서 사용했던 전략처럼 로봇끼리 서로 경쟁해 학습하게 하는 방식"이라고 설명했다.

한쪽이 더 나은 전략을 찾으면 상대도 적응해야 하기 때문에 실력 향상이 자연스럽게 반복될 수 있다는 것이다.

탁구는 빠른 속도로 움직이는 공을 정확한 각도와 힘으로 받아쳐야 하는 정밀한 제어 능력과 상대의 허를 찌르는 전략적 판단력까지 요구된다.

연구진은 탁구의 이런 환경이 로봇이 실시간 상호작용과 복잡한 물리 법칙을 이해하고 적응형 전략을 배우는 데 최적이라고 판단했다고 설명했다.

'탁구 로봇'은 처음에는 두 로봇이 랠리를 이어가는 연습부터 시작해 경쟁 모드로 전환하고, 또 사람과 대결도 병행했다. 사람이 더 다양한 공을 보낼 수 있어 로봇이 그만큼 학습할 수 있는 샷의 분포가 넓어지기 때문이다.

여기에 이미지나 동영상과 같은 시각적 콘텐츠와 텍스트를 분석해 상호 연관성을 파악하는 비전 언어 모델(VLM)을 '코치'로 활용했다.

구글 AI 모델 제미나이가 로봇의 동작을 관찰해 개선 방향을 제시하면 로봇이 이를 통해 행동을 발전시키는 형태다.

구글 딥마인드 로보틱스 팀의 수석 엔지니어 파나그 산케티는 "향후 제조업과 가정, 의료 등 다양한 분야에서 자율적이고 적응력 높은 로봇이 등장하는 데 있어 탁구 로봇은 작지만 강력한 출발점이 될 수 있다"고 밝혔다.

이어 "이 프로젝트가 단순한 기술 개발을 넘어 AI와 로봇의 융합이 실제 삶에 기여할 수 있는 구체적 해답을 제시할 수 있을 것"이라고 기대했다.

<연합뉴스>