엔비디아가 ‘물리적 AI(Physical AI) 시대’를 전격 선언했다. 기존 챗GPT와 같은 언어모델을 넘어 물리적 실체가 있는 로봇, 자율주행자, 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 등으로 인공지능(AI) 시장 범위를 확장하겠다는 것이다. 올해 엔비디아발(發) AI 확장 프로젝트에 글로벌 산업계가 들썩일 전망이다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 세계 최대 전자·IT 전시회 ‘CES 2025’ 개막 하루 전인 6일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 호텔에서 진행한 기조연설에서 “로봇 공학을 위한 챗GPT의 시대가 다가오고 있다”라고 말했다.
대표적인 게 로봇과 자율주행차를 위한 AI 개발 플랫폼 ‘코스모스(Cosmos)’다. 엔비디아가 직접 생산에 나서겠다는 게 아니다. 이를테면 로봇과 자율주행차의 ‘두뇌’인 AI 시스템을 고도화해 현실 세계와 같은 가상 환경을 생성한 후 다양한 시나리오를 시뮬레이션하면서, 로봇 혹은 자율주행차가 현실에 있는 것처럼 학습하도록 돕겠다는 것이다. 엔비디아는 자율주행차와 관련해 도요타, 오로라, 콘티넨탈 등과 파트너십을 구축했다.
황 CEO가 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘프로젝트 디지츠’를 공개한 것도 AI 대중화의 연장선상에 있다. 현재 AI 시장은 데이터센터 같은 인프라를 구축할 수 있는 기업들이 그 중심에 있다. 그런데 이를 책상에 두고 쓸 수 있는 개인용으로 확대하겠다는 것이다.
출처 : https://www.edaily.co.kr/
'물리적 AI' 선언한 젠슨황… 로봇·자율주행 시대 온다 [CES2025]
'물리적 AI'이라는 단어가 화두로 대두하였습니다.
도대체 물리적 AI 개념은 무엇일까요?
'AI시대'에 길을 잃지 않고
지구별 여행을 순탄하게 이어가야 하겠기에 히타이트 씨는
물리적 AI단어 습득을 시도합니다.
.............................
물리적 AI(Physical AI)에 대해 조사한 내용을 정리하여 공유하도록 하겠습니다.
아래 순서로 기술하겠습니다.
물지적 AI에 해당하는 분야는 1)로봇, 2)드론, 3)자율 주행차, 4)스마트 제조 시스템 등이 있습니다.
순서
1. 물리적 AI의 정의
2. 물리적 AI가 성취한 현재 수준
3. 해결해야할 과제
4. 결론
1. 물리적 AI의 정의
물리적 AI(Physical AI)는 기존의 인공지능 시스템을 뛰어넘어 물리적 세계를 이해한 AI시스템이 그것을 바탕으로 기계(or 로봇)에 반영하는 기술이라고 정의할 수 있습니다.
앞서 언급한 젠슨 황은 ' CES 2025' 기조연설에서 “AI는 ‘인식 AI(Perception AI)’로 시작해 생성형 AI를 거쳐 현재는 물리적 AI시대에 진입했다”라고 말하였습니다.
여기서 인식 AI는 이미지, 단어, 소리를 이해하는 기술을 말하는데 이는 ‘챗GPT’ 대변되는 생성 AI에서 텍스트·이미지·소리를 새로 창출해 내는 능력을 발휘합니다. 그리고 젠슨 황의 말이 맞는다면 이제 AI세상은 인식 AI·생성 AI가 로봇과 결합한 ‘물리적 AI’로 나아가고 있는 것입니다.
물리적 AI의 목표는 로봇이 정보를 수집하고 처리할 뿐 아니라 그다음 단계, 즉 사람처럼 의사결정을 내리고 행동하는 것을 지향하는 것이라 합니다. 오~ 이건 세상이 개벽할 정도의 이야기이네요. 새로운 혁명적 상황이 인류 앞에 펼쳐지는 것이 아닐까 여겨지는 건 히타이트뿐만이 아닐 것입니다.
여기서 물리적 AI가 주어진 미션을 성취(목표를 달성)하기 위해서는 가장 기본적인 2 가지 요소를 필요로 하는 데
지능적 알고리즘과 물리적 시스템에 대한 상호작용이 바로 그것입니다.
1) 지능적 알고리즘이란 AI기술(머신러닝, 강화학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리)을 이용하여 처해있는 상황이나 환경을 이해, 학습을 거쳐 최선의 결정을 내리는 절차라고 정의 내릴 수 있습니다.
여기서 강화학습이란 기계학습의 한 영역으로 반복된 시행착오와 상호작용을 통하여 목표를 찾아가는 알고리즘을 말하며, 컴퓨터 비전이란 기계가 인간의 시각기능을 본떠서 정보를 추출, 분석하는 기능을 뜻합니다. 그리고 자연어 처리란 컴퓨터가 인간의 언어를 인간의 입장에서 이해하고 처리하는 능력(지능)을 의미합니다.
2) 물리적 시스템에 대한 상호작용이란 현실세계에서 물리력이 미치는 대상과 상호 송수신하는 능력을 말합니다. 로봇이 어떤 목적을 수행하기 위해 팔, 다리를 움직이거나 고개를 돌리는 동작이 이러한 상호작용의 사례에 해당합니다. 드론이 하늘을 날아가서 목적지로 이동하는 것도, 자율주행차가 사고를 내지 않고 이동하는 수단도 모두 이러한 상호작용의 사례라고 할 수 있습니다.
2. 물리적 AI가 성취한 현재 수준
4가지 주요 분야 - 1) 로봇, 2) 드론, 3) 자율주행차, 4) 스마트 제조 시스템 - 에서
현재까지 물리적 AI가 성취해낸 수준에 대해 알아보겠습니다.
1) 로봇분야
1-1) 산업용 로봇
산업용 로봇은 제조업에서 적용하는 자동화 로봇과 서비스업에서 활용하는 배달/방역/조리 등 기능형 로봇으로 대별됩니다. 이들은 이미 우리 산업분야에서 실제 사용되는 로봇으로, 대부분 반복적이고 정밀한 작업, 또는 위험한 작업을 인간 대신 수행하는 역할을 담당합니다. 특히 산업용 로봇은 대한민국이 비교적 앞서가고 있는 분야입니다.
1-2) 휴머노이드 로봇
휴머노이드 로봇은 우리가 공상과학소설이나 SF영화에서 익숙하게 접해온 미래형 기술집약체입니다. 현대기아차가 인수한 미국의 보스턴 다이내믹스에서 개발한 휴머노이드 로봇 '아틀라스'는 걷고 뛰거나 복잡한 동작을 수행하는 수준까지 도달해 있습니다. 이번 젠슨 황 프레젠테이션에도 등장했습니다. 그러나 인간을 대체할 정도까지 도달하기 위해서는 갈길이 멀다고 하겠습니다.
휴머노이드 로봇은 대한민국도 분발하지 않으면 큰일 날 분야입니다. 젠슨 황과 무대에 올랐던 14개의 휴머노이드는 중국산이 6개, 미국산이 4개(E-아틀라스 외 3개), 노르웨이·이스라엘·독일·캐나다 각 1개씩이었고 한국산은 없었습니다.
2) 드론
드론은 이미 물리적 AI의 중요한 응용 분야로 자리 잡고 있습니다. 자극적인 사례를 소개하면 우크라이나는 러시아와의 전쟁에서 드론무기를 매우 활발하게 이용하고 있는 사실을 연일 공개해왔습니다. 선전전의 일환일 수도 있지만, 그들은 뜨거운 쇳물을 담아서 적군인 러시아 군병에게 퍼붓는 공격까지 감행하였으니 두 말해 무엇하겠습니까.
이처럼 현실 세계에서 독자적으로 날아가서 특정 목표를 공격하거나 추적할 수 있을 뿐 아니라 산업적으로도 물건 운반작업, 서비스업의 배달 기능을 대체하고 있습니다. 화재장소에서는 소방관을 대신하여 불길에 갇힌 사람을 찾아내는 일을 소방관보다 월등히 우수한 수준으로 수행하고 있는 것도 좋은 사례가 됩니다.
3) 자율주행차
인류는 이미 자율주행 시대에 접어들었습니다. 자율주행은 전체 단계를 5레벨로 구분하고 있는데 이미 일부지역에서는 레벨 4(고도의 자율주행)와 레벨 5(완전 자율주행) 차량들이 시험운전(테스트) 중에 있습니다. 물론 완전 자율주행차량들이 승객을 실어 나르는 시대가 도래하기까지 아직도 검증해야 할 단계가 남아있습니다. 인명과 직결되는 분야이기 때문에 안전성이 담보되지 않으면 안 되기 때문입니다.
4) 스마트 제조 시스템
공장 자동화 창고에서 '물류 로봇'이나 'AGV(자율 주행 차량)'가 능력을 발휘하여 생산 효율성 증대에 기여하고 있습니다.
창고 로봇의 경우 운반, 경로탐색, 분류 등의 작업위주로 적용됩니다.
3. 해결해야 할 과제
1) 정확성
물리적 AI의 정확성은 로봇의 센서, 모터, 그리고 AI 알고리즘의 협력으로 성취됩니다. 즉, 센서를 통해 환경을 인식하고, 모터를 통해서 정밀한 동작을 수행합니다. 산업 로봇이나 병원의 로봇 수술 시스템 등은 높은 정확도와 인간을 대신하는 집도의 능력으로 인간의 실수를 줄입니다.
단지, 예기치 못한 환경 변화, 복잡한 상황전개에 따라 정확성의 한계가 초래될 수 있습니다.
2) 지속성
물리적 AI는 온라인 학습이나 강화학습을 통하여 지속적인 학습, 적응이 필요합니다.
이를 테면 로봇 청소기는 사용자의 환경에 대한 지속적인 학습을 통하여 더 효율적인 청소가 가능해집니다. 산업 로봇은 반복적인 작업수행과정에서 실시간 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 성능 향상을 꾀합니다.
그러나 물리적 환경 속에서의 학습은 제한이 따르므로, 학습 과정에서 발생하는 안전 및 성능 저하 문제를 해결하기 위하여 추가적인 연구가 필요합니다.
3) 안전성
자율주행차량의 경우 안전성의 담보가 이뤄지지 않기 때문에 폭넓은 적용을 주저하는 단계에 머룰러 있습니다. 예상치 못한 장애물을 만나서 결정장애를 격지 아니하고 승객의 안전을 보장하는 수준까지 레벨 업 시켜야 합니다. 이러한 안전성의 확보를 위해서는 인간과 로봇 상호 간의 작용이 원만해야 합니다. 이를 위해서는 인간의 감정이나 인간 사회의 기본 마인드를 자연스럽게 습득하기 위한 기술 발전을 전제되어야 합니다.
결론
오늘날 물리적 AI는 다양한 분야에서 큰 진전을 이루었습니다. 그리고 앞으로 점점 더 많은 인공지능 시스템이 실제 인간 환경(사회)에서 작업을 수행하게 될 것습니다. 그러나 정확성, 지속성, 안전성 측면에서 여전히 과제는 남아 있습니다.
로봇에 국한하여 살펴본다면,
로봇의 팔은 모터에 의해 움직입니다. 그럼 모터가 동작을 행하고 피드백받아서 조정하는 움직임을 인간의 근육과 같은 수준으로 행하려면 현재의 하드웨어로 가능할까요? 소프드웨어의 기술적 진보 측면에서 많은 진척이 있었지만, 정말 젠슨 황이 말한 물리적 AI시대가 도래하였다고 말하려면 아직 요원한 이야기입니다.
아직까지 그의 말은 선언적 수사에 불과하다고 볼 수 있습니다.
그리고 동력(에너지) 문제인데
로봇은 배터리를 사용하여 움직인다는 게 현재까지의 아이디어입니다. 최근 부산 에어 항공기 사고처럼 인간은 여전히 배터리 문제로 골머리를 썩고 있지 않은가요?
그렇다고 젠슨 황의 선언적 수사를 완전 무시하다가는 큰코다칠 수 있습니다.
일단 경쟁에서 뒤처지면 안 되니까...
히타이트는 AI시대를 살아가는 시민이 되기 위하여
목하 고민 중입니다.
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