Alapfogalmak
현재 AI 기술은 대량의 온라인 데이터와 딥러닝을 활용하여 인간을 능가하는 성과를 보이고 있지만, 실제 로봇 분야에서는 큰 진전을 보이지 못하고 있다. 이는 AI 시스템이 실제 세계와 상호작용하며 경험을 축적하고 일반화하는 능력이 부족하기 때문이다. 인간 친화적이고 협력적인 서비스 로봇을 개발하기 위해서는 감각-운동 기술과 딥러닝 기술을 결합하여 로봇이 경험을 통해 학습할 수 있는 기반을 마련해야 한다.
Kivonat
이 글은 현재 AI 기술의 한계와 그 이유를 설명하고, 인간 친화적이고 협력적인 서비스 로봇을 개발하기 위한 과제를 다루고 있다.
AI 기술의 발전: 대량의 온라인 데이터와 딥러닝 기술의 발전으로 인간을 능가하는 AI 시스템이 등장했지만, 실제 로봇 분야에서는 큰 진전을 보이지 못하고 있다.
로봇 기술의 한계: 현재 로봇 기술은 수학적 모델, 계획 프레임워크, 강화 학습 등을 활용하고 있지만, 딥러닝에서 보인 것과 같은 성능 향상과 일반화를 달성하지 못하고 있다.
인간 친화적 서비스 로봇 개발의 과제: 로봇이 실제 세계와 상호작용하며 경험을 축적하고 일반화할 수 있는 능력이 필요하다. 이를 위해서는 감각-운동 기술과 딥러닝 기술을 결합하여 로봇이 경험을 통해 학습할 수 있는 기반을 마련해야 한다.
발달 로봇학: 발달 로봇학은 신경과학, 인지 및 발달 심리학, 교육 연구, AI 등 다학제적 연구 분야로, 이를 통해 경험 기반 학습 능력을 갖춘 인간 친화적 AI 시스템을 개발하고자 한다.
로봇 보조 급식 사례: 로봇이 장애인의 식사를 보조하는 과정에서 직면하는 다양한 기술적 과제를 보여준다. 완전 자율 시스템보다는 사용자와의 협력이 필요한 반자율 시스템이 현실적인 접근일 수 있다.
Statisztikák
매년 미국에서 의료 결정 실수로 인해 40만 명의 사망자가 발생한다.
로봇 보조 급식 시스템은 사용자의 선호, 장애 제약, 불확실한 환경 등 다양한 요인을 고려해야 한다.
완전 자율 시스템보다는 사용자와의 협력이 필요한 반자율 시스템이 현실적일 수 있다.
Idézetek
"시각화와 정확성이 매우 높은 미묘한 움직임을 인식해야 한다. 동시에 우리는 움직임, 혼잡, 모호성이 많은 상황에서 객체 인식을 더 발전시켜야 한다."
"AI가 사람들을 돕기 위해서는 사람들 자체에서 시작해야 한다."