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프린트끝없이 펼쳐지는 험난한 사막지역을 운전자 없이 스스로 조종해 움직이는 차원이 아니다. 이 로봇들은 지하벙커로 가는 길을 찾아내고 알려지지 않은 시설물들을 3차원 지도로 제작해야 하며, 사람들의 눈에 띄지 않게 조심하면서 그 안에 무엇이 있는지도 알아내야 한다. 그것도 이 모두 인간의 조종 없이 해내야 하는 일들이다.
이는 기존 시스템의 역량을 한참 뛰어넘는 일이지만 공군연구소(AFRL)는 이전의 그 어떤 소프트웨어보다도 훌륭하게 로봇들이 배우고, 걷고, 보고, 상호작용할 수 있게 해주는 새로운 소프트웨어에 기대를 걸고 있다.
이 소프트웨어는 10년 전 크리에이티비티 머신(Creativity Machine)을 고안해 유명해진 스티븐 탈러(Stephen Thaler)의 작품에 기반을 두고 있다. 이것은 기존의 아이디어를 바탕으로 새로운 아이디어를 만들어내는 소프트웨어로, 이미 음악을 만들었고, 음료를 디자인했으며, 다이아몬드의 경도와 맞먹는 신기한 광물을 발견해냈다.
이 소프트웨어는 두 가지 특수 기능을 가진 신경회로망의 한 유형이다. 그 중 하나는 혼란이나 “소음”을 끌어들여 기존의 아이디어들을 뒤섞어 새로운 형태로 만드는 기능이다. 두 번째는 새로운 아이디어를 기존의 지식과 비교 평가하여 부적합한 것들은 버리는 기능이다. 현재 컴퓨터 네트워크 침입자 감지에서부터 새로운 유형의 콘크리트 개발과 미사일 탄두의 최적화에 이르기까지 다양한 분야에 응용되고 있다.
최근 탈러는 공군연구소를 위해 자신이 크리에이티브 로봇(Creative Robots)이라 부르는 기술을 연구하면서 로봇의 하드웨어에 자신의 AI(인공지능)브랜드를 접목하고 있다.
“탈러 박사의 접근법은 확실해서, 흥미로운 특성들이 있다.” ANTS(Autonomous Nano-Technology Swarm)로 알려진 로봇 군단을 우주와 행성 탐사에 활용하기 위한 신경회로망 프로젝트를 진행 중인 NASA 연구자인 마이클 릴리의 말이다. “가장 신기한 점은 다른 신경망들을 훈련하는 데 신경망을 사용한다는 것이다.”
성공의 열쇠는 자발적인 학습과 적응능력이다. 그리고 이 특성은 크리에이비티 머신이 두각을 나타내는 부분이다. 여기에 로봇의 사지만 붙여주면 일체의 프로그래밍 없이도 몇 분 안에 운동방법을 익혀서 목표를 향해 가장 능률적으로 이동하는 경로를 민첩하게 찾아낼 것이다. 새로운 도전이 주어질 때마다 자연스럽게 새로운 보행법도 알아낼 것이다. (탈러는 좀 더 빨리 움직여야 할 필요가 있을 때 가상의 로봇 바퀴벌레가 바실리스크 도마뱀과는 달리 이족보행에 적응해 뒷다리들로 달렸다는 사실을 거듭 강조했다.) 프로젝트에서 가장 인상적이면서도 섬뜩한 부분은 로봇들의 군집행동이다. 컴퓨터 모의훈련에서, 로봇들은 필요할 때 다 함께 움직여 장애물에 달려들고 그룹을 형성하여 수비대형을 취했다. 로봇들은 침략자들에 대한 대처법도 알아냈고, 환경을 지도로 표시할 때는 가장 효율적인 전략을 자연스럽게 궁리해내기도 했다고 한다.
공군연구소의 수석 전자공학 엔지니어인 로이드 리샤드(Lloyd Reshard)에 의하면, 예상치 못한 장애물을 만났을 때 “이 방법은 다른 그 어떤 것보다 곤경에 빠질 확률이 적다.”
탈러는 자신의 결과에 대해 상세한 설명은 하지 않았지만, 자신의 시스템은 일일이 명시할 수 없는 “인간과 비슷한 능력들”을 낳았다고 말했다. “크리에이티비티 머신을 기반으로 한 로봇 군단들이 고의적으로 자신의 종족 중 하나를 희생시킨 행동은 인간 보초의 주의를 분산시켜서 남은 로봇들이 모의시설에 침투할 수 있게 하기 위한 것이었다고 설명할 수 있다.” 탈러가 설명했다.
에섹스(Essex) 대학교의 연구자이며 블루투스와 연결된 헬리콥터 미니어처들의 “초대형군단”을 만들고 있는 오언 홀랜드(Owen Holland)는, 변화하는 환경에 대처해야 할 때 신경회로망이 매우 효과적일 수 있다고 말했다. “당신이 다리 하나를 떼어내도 그들은 상황을 파악한 후 동작 가능한 다른 보형을 다시 만들어낼 것이다.”
하지만 그는 이러한 군단식 접근법에도 한계가 있음을 시인했다. “군단지능 접근법의 근본적인 문제는, 시스템이 이렇게 해주었으면 하고 우리가 바라는 것에 대한 지식으로부터 로봇들의 주기억장치에 넣었을 때 자동적으로 바람직한 결과를 생산할 간단한 규칙들에 대한 지식으로 넘어갈 수 없다는 점이다. 나는 인공 진화나 기타 개방형 검색기법을 사용하여 그 과정을 반복하는 것 이상의 일은 할 수 없다.”
앞으로 6개월이면 완수될 탈러의 현재 프로젝트는 CSMARRT(창의적이고[Creative], 자율적으로 학습하며[Self-Learning], 다중 감각을 지닌[Multi-Sensory], 적응력 강하고[Adaptive], 재구성 가능한[Reconfigurable], 로봇 툴박스[Robotics Toolbox])의 약자)라 불리는 소프트웨어를 개발하게 될 것이다. 이 소프트웨어는 학습과 개발을 위해 가상환경에 배치될 수 있는 가상 로봇들을 설계하고 모형화 하는 데 사용될 수 있으며, 이 때 사용자는 신경회로망 모듈이 복잡한 제어구조로 스스로 “촘촘히 결합하는” 결과를 확인할 수 있다.
이 툴박스는 군집 활동을 포함해 작전 수행에 필요한 이동 ? 센서 ? 지능적 행동을 처리하는 모든 로봇 하드웨어를 제어하는 소프트웨어를 만들 수 있다. 공군연구소는 이 소프트웨어를 자신의 고객, 즉 기타 군 조직들도 사용할 수 있게 할 것이다.
“가장 큰 도전은 연산능력이다.” 리샤드의 말이다.
데스크탑 컴퓨터는 CSMARRT를 실행하고도 남을 만큼 강력하지만, 궁극적인 목적은 작동 대상이 가능한 한 가장 작은 패키지에 맞을 정도로 연산능력을 줄이는 것이다. 정확하게 어느 정도나 작은가는 아무도 모르지만 공군연구소는 피트(약 30센티미터)보다는 인치(약 3.4센티미터) 단위의 규모일 거라는 인상을 주었다.
공군 로봇들은 바퀴벌레처럼 생기거나 현재 개발 중인 “뱀 로봇” 같을 수도 있다. 탈러는 이 소프트웨어를 사용하여 소형 H3“로봇 바퀴벌레”를 제어함으로써 타당성 검사를 실시했다. 결과는 기밀이라고 한다.
공군연구소는 지금 당장은 로봇 하드웨어를 만들 계획이 없으며 현재의 프로그램은 오직 소프트웨어에 국한되어 있다고 말한다. 그러나 국방부의 예산관련 문서들을 뒤져보면 다수의 하드웨어 프로젝트들이 발견된다. 안보위협감소국(Defense Threat Reduction Agency)의 주도 하에 대량살상무기(WMD)의 위협을 근절하는 임무를 띤 한 프로젝트는 2007년 회계연도에 “지하 단지를 공격할 로봇 시스템에 대한 기술적 필요성”과 “초소형 로봇 무기”에 대한 “미세손상 기술(microdamage technologies)" 때문에 시작되었다.
크리에이티브 로봇의 최초 시장은 군부가 될 것이지만 다른 소프트웨어로 간편하게 변형될 수 있다는 점을 감안할 때 민간 용도도 찾을 수 있을 것이다. 상업 및 공업용으로 상용화된다면 CSMARRT는 모든 로봇을 복잡한 육체활동이 따르는 과업 수행과 학습이 가능한 다목적 인공지능의 일부로 전환시킬 수 있을 것이다.
그러나 연구소에서 현장까지는 아직도 갈 길이 멀고, 획기적인 결과가 있을 것임을 암시하는 탈러의 연구에도 확신을 갖지 못하는 이들이 있다. NASA의 릴리가 그 중 하나로, 그는 크리에이티비티 머신이 그 야심찬 목적을 달성할 수 있을지의 여부를 아직도 두고 보고 있는 중이라고 말했다. “나는 우리가 회귀신경회로망 설계와 뉴런에서 뇌를 종합하는 훈련의 임계점에 이르렀다고는 생각하지 않는다.” 릴리의 말이다.
(wired.daum.net) = By David Hambling
