2014년 12월 16일 화요일

구글의 새 로봇 수장, 제임스 커프너는 누구인가

2013년 많은 기대를 받고 구글 로봇사업의 총 책임자에 올랐던 ‘안드로이드의 아버지’ 앤디 루빈(Andy Rubin)이 2014년 10월을 마지막으로 구글에서 떠났습니다. 사실 2013년 3월 루빈이 구글의 로봇사업을 맡는다는 소식이 전해졌을 때만 하더라도 로봇계는 큰 꿈에 부풀어 있었습니다. 왜냐하면, 그가 작은 스타트업의 기술에 불과했던 안드로이드를 10억 명이 사용하는 모바일 플랫폼으로 변화시켜 놓은 주인공이었기 때문이죠.
안드로이드의 아버지, 앤디 루빈 (좌측 사진 출처: Joi Ito, CC BY)  https://flic.kr/p/5uApDW
안드로이드의 아버지, 앤디 루빈 (왼쪽 사진 출처: Joi Ito, CC BY)

2014년 11월 27일 목요일

캐나다 IKEA 방문기 & 한국 IKEA의 전망

오는 12월 IKEA 광명점이 처음으로 오픈한다고 합니다. (미주에서는 '아이케아'라고 읽더군요.) IKEA는 오픈 초기부터 외국보다 비싼 가격으로 IKEA 호갱 논란을 불러일으키고 있는데요, 이 외에도 동해의 일본해 표기, 창업주의 나치 추종 등의 문제로 오픈 전부터 한국을 참 시끌벅적하게 만드는 것 같습니다. (이에 대해 각 나라별 IKEA 가구가격을 다룬 Quarts의 기사에서는 한국 IKEA가 비싼 편이 아니라고 발표되기도 하였습니다.)

저도 지난 9월 캐나다에 도착하자마자 처음 한 일 중 하나가 바로 차를 빌려 IKEA에 다녀오는 것이었는데요, 그만큼 IKEA는 저 같은 1인 가구가 저렴한 가구들을 마련하기엔 참으로 적격인 곳이었답니다. 그래서 오늘은 두 달 전 제가 IKEA를 방문했던 이야기를 들려 드리려 합니다.

캐나다 토론토 근처의 IKEA Etobicoke점

2014년 11월 21일 금요일

꿈꾸는 공대생 - 서울대 김종원교수님

(원문) "꿈꾸는 공대생" by 서울대 기계항공공학부 김종원교수님 
서울대 기계항공공학부에는 힘들기로 악명높은 수업들이 있다. 1학년의 "기계제도", 2학년의 "창의공학설계", 3학년의 "설계 제조 및 실습"이 바로 그들인데, 이들 수업에서는 학생들이 로봇을 직접 설계하고 제작함으로써 설계와 제조에 관한 실질적인 지식을 습득한다. 다만 학생들은 밤샘 노동 후의 치맥 맛을 더욱 진하게 배우지만 말이다.

2005년 "설계 제조 및 실습"의 마지막 수업 풍경은 마치 고된 하루를 끝낸 노동자들의 모습과도 같았다. 다들 치친 몸을 의자에 맡긴 채 드디어 끝냈다는 보람을 나누고 있었으며, 한 학기를 함께 고생했던 팀원들과는 진한 전우애마저 흐르기도 했다. 3년의 혹독한 과정을 통해 점점 엔지니어의 모습을 갖춰가는 우리를 위해 이 과목을 담당하셨던 김종원 교수님께서는 특별한 강의을 준비해주셨다. 바로 "꿈꾸는 공대생이다."

그 강의의 울림이 얼마나 컸었는지 10년이 지난 아직도 그 강의 후의 감동이 기억날 정도이다. 모두들 숙연해졌고 다들 머리 속엔 내가 서울대 공대에 들어온 이유에 대해 생각하고 있었다. 비록 그 강의는 교수님의 제자이자 후배인 서울대 공대 학생들을 위한 내용이었지만, 그 내용은 미래를 고민하고 있을 많은 청춘들(특히 공대생들)에게도 큰 울림을 주리라 믿기에 교수님께서 강의내용을 직접 옮기신 글을 이곳에 전달해 드린다.

서울대 기계항공공학부 김종원 교수님

2014년 11월 12일 수요일

위키트리, 허핑턴포스트, 그리고 인사이트를 끊다

어린 시절, 내가 기억하는 아버지의 아침은 항상 조간신문과 함께 하루를 시작하곤 하셨다.

교양인의 끼니, 종이신문과 9시 뉴스 

우리 집엔 종합신문, 경제신문, 영어신문을 포함해 매일 서너 개의 신문이 날라오곤 했는데, 아버지께선 이른 새벽마다 뒷산에 다녀오셔서는 조간신문을 보신 후 출근을 하시곤 하셨다. 어린 나이에 등교 전 5분의 꿀잠이 고팠던 나로서는 아버지의 행동을 도저히 이해할 수 없었지만, 아버지는 아침 꿀잠보다도 빼곡한 활자들이 더 좋으셨는지, 늘 그렇게 조간신문과 함께 하루를 시작하셨었다.
조간신문을 읽는다는 건 세상의 흐름에 뒤처지지 않고 산다는 뜻이었고, 인터넷이 없던 시절 조간신문과 9시 뉴스를 챙겨보는 일은 교양인에겐 삼시 세끼 만큼이나 빼놓을 수 없는 필수 일과였다. 하지만 인터넷 시대가 도래한 후 무엇인가 많이 달라져버렸다. 달라져도 너무 이상하게 달라져버렸다.
우리는 더는 ‘네이버 뉴스’에 많은 시간을 쏟는 이에게 ‘교양인’이니 ‘시간 잘 썼느니’란 말을 붙이지 않는다. 예전, 조간신문을 통해 “새소식”을 가장 먼저 접하던 이들은 사회를 이끌어 가는 첨병 역할을 하였으나, 네이버 뉴스를 ‘새로 고침’하여 새소식을 가장 먼저 접하는 이들은 그저 이 시대의 잉여인간과 다르지 않았다. 무엇이 달라진 걸까? 도대체 무엇이 이렇게 잘못되어 버린 걸까?

2014년 11월 1일 토요일

사람의 연상작용을 닮은 새로운 기계학습 방법

MIT Technology Review에 기계학습과 심리학을 결합한 재미난 연구결과가 있어 소개드립니다. 이 연구는 심리학 실험에서 착안해 진행한 연구입니다. 실험은 다음과 같습니다. 먼저 실험자들에게 노이즈만이 있는 랜덤이미지를 보여줍니다. 그리고 알 수 없는 이 이미지들을 "차"와 "차가 아닌 것"으로 구분하라고 요청하죠.  분명 이 이미지들은 아무 것도 의미하지 않는 랜덤 노이즈일 뿐입니다. 하지만 사람들은 연상작용을 통해 어떤 것이 차를 연상시키는지 골라내기 시작합니다.


 놀라운 사실은 사람들이 "차를 연상시킨다"라고 대답한 이미지들을 모아보면 실제로 그것이 (불분명하긴 하지만) 차의 형상을 나타내었다는 것입니다. 이는 기존 기계학습의 한계와는 분명 구분됩니다. 기존의 기계학습은 traning이 되지 않은 데이터에 대해서는 예측을 하지 못한다는 것이 한계점인데, 이와 달리 인간은 비록 보지못했더라도 연상작용을 통해 무언가 새로운 이미지를 만들 수 있기 때문입니다.

이들은 사람, 텔레비전, 물병, 공에 대한 구분에 대해서도 실험에 봤는데 그 실험에서도 비슷한 결과가 나왔다고 합니다. 심지어 실험자의 문화적 배경에 따라 다른 형태의 연상결과가 나오기도 했다네요. 예를 들어 인도 사람에게 '공'을 고르라고 했을 때 나오는 결과는 빨간색 공인데 이는 크리켓 공이 빨갛기 때문이고, 반면 미국사람들은 갈색 공, 즉 풋볼이나 농구공 색깔을 연상하였다고 합니다.


이 연구진은 나아가 Support Vector Machine을 변형한 새로운 알고리즘을 제시하기도 하였습니다. 이 알고리즘은 사람의 연상작용을 응용해 이미지템플릿을 학습함으로써 특정한 이미지를 학습했을 때보다 더 좋은 학습결과를 보여줬다고 하네요. 이제는 기존 학습한 것들만 통계적으로 추론해주는 인공지능이 아닌, 새로운 것을 상상하는 인공지능이 나오지 않을까 기대가 큽니다! 더 궁금하신 분들은 "Acquiring Visual Classifier from Human Imagination" (C. Vondrick et al., 2014) 논문을 참고해주세요.

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2014년 10월 28일 화요일

청소년에게 의욕 한 방울

지난 2014년 6월, 제가 졸업한 모교에서 강연을 할 기회가 있었습니다. 미래에 대해 막연한 불안감을 갖고 있는 청소년들에게 의욕을 불어 넣어주고자 마련한 강연이었는데요, 저도 그 고등학교에서 암울한 시기를 보내봤던 지라 더더욱 좋은 강연 하려 애썼던 기억이 납니다.

전체적인 내용은 초반부엔 저의 소개 ("나도 여기 졸업 했었어. 너희랑 같은 고민을 했었지"), 중반부엔 로봇공학과 로봇공학자에 대한 이야기 ("로봇공학은 화려해보이지만 사실 지금 너희가 배우고 있는 수학과 물리, 영어가 매우 중요하단다."), 그리고 마지막 후반부엔 어떤 태도를 가지고 살아가는게 좋을지에 대하여 이야게 했습니다. (첫 부분에 아이들의 흥미를 끌기위해 자랑조의 슬라이드가 삽입된 점 이해 부탁드립니다;;)

아무쪼록 이 슬라이드가 하루 만이라도 보시는 분들께 의욕을 불어넣어 주었으면 하는 바람입니다. 그럼 즐거운 하루 보내세요 ^^


2014년 10월 15일 수요일

혁신을 이끈 기업가들의 일곱가지 명언


(원문) "22 Inspiring Quotes from Famous Entrepreneursby John Brandon, INC.com 
INC.com에서 "유명 기업가들의 22가지 명언"이란 기사가 흥미로워 그 내용을 공유합니다. 전부는 아니고 그 중 마음에 크게 와닿은 일곱 가지를 공유합니다.

 

2014년 10월 14일 화요일

구글 : 창의적 기업은 어떻게 만들어지는가?


(원문) "How Google Worksby Eric Schmidt and Jonathan Rosenberg 
창의적인 인터넷 기업 운영과 관련하여 Google의 전 CEO인 Eric Schmidt 와 전 부사장 Jonathan Rosenberg가 "How Google Works"란 책을 출판하였습니다. 이와 관련해 이 책의 프리뷰 격인 프레젠테이션 파일을 slideshare에 공개하였는데요, 내용들이 참 인상적이어서 여러분께 번역/공유합니다.

"How Google Works" from Eric Schmidt & Jonathan Rosenberg.

2014년 10월 5일 일요일

PCA (Principal Component Analysis), 주성분 분석

우리가 다루는 데이터들은 보통 3차원 공간에선 표현하기 힘든 고차원(high dimension)의 데이터인 경우가 많습니다. 예를 들어 40개의 관절을 가진 휴머노이드 로봇을 제어하기 위해선 40차원의 벡터 (또는 120차원의 벡터)를 다루어야 하고, 또 미스코리아의 얼굴 유사도 분석과 같이 이미지 파일을 분석할래도 픽셀 수(e.g. 64*64=4096) 길이의 벡터를 다루어야 하죠. 생각해보세요. 이렇게 긴 벡터의 데이터를 분석한다면 컴퓨터로서도 매우 힘들지 않을까요? 그래서 필요한 것이 바로 차원 축소의 방법입니다.

* PCA를 처음 접하시는 분이시라면 지난번 T-Robotics 글 "미스코리아 얼굴들을 다 똑같다? PCA의 마법!"을 먼저 읽어주시면 이해에 도움이 되실 것입니다.

미스코리아의 얼굴은 다 똑같다? PCA로 분석한 미스코리아 얼굴의 유사도 분석! T-Robotics 글에서 한번 확인해보시죠. (사진 출처 : Refining Open Minds 블로그)

2014년 9월 29일 월요일

로보틱스/머신러닝 저널 & 학회 순위


(원문) 이 글은 TU Darmstadt 대학 Autonomous Systems저널학회 분석 글을 발췌, 번역한 글입니다.
세상에 정말로 많은 저널들과 학회들이 있습니다. 그리고 '어떤 저널이 가장 영향력 있는가'를 평가하기 위해 impact factor, citation 등 많은 숫자들이 등장하고 있죠. (학자에 대해서는 h-index라는 것도 있고요.) 독일 TU Darmstadt 대학의 Jan Peters 교수가 이끄는 Autonomous Systems 연구실에서 로보틱스/머신러닝 분야의 저널과 학회를 분석한 흥미로운 글이 있어 그 내용을 옮겨봅니다.



2014년 9월 23일 화요일

아이폰6 플러스 개봉기 & 사용후기

캐나다에 온지 언 한달이 되어 갑니다. 그동안 폰 안사고 꿋꿋이 버텼었죠. "배송해 드리려는데 전화번호가 어떻게 되시죠?" "신용카드를 받으시려면 폰 번호가 필요한데요" "학생, 비상 연락을 위해 폰번호 좀 적어주세요"
"저 폰이 없... (순식간에 폰 없는 불우이웃 눈초리 받음..ㅠ)" 
그렇게 폰 없이 근근히 살아갔건만, 아이폰6의 발표를 보고는 처음엔 많이 실망했었죠...ㅠ 1GB RAM 이라니..ㅠ CPU는 단지 25% 좋아졌다고 하고, 카메라 하드웨어 스펙은 별 차이 없다고 하니 '그럼 도대체 뭐가 나아진거야?' 싶었죠. 얇고 넓은 폰이야 원래 많이 존재하던 것이었으니 말이죠.

나는 앱등이가 아니다. 근데 과시욕은 좀 있나보다-_- 아이패드도 일본 학회 일정이랑 아이패드 출시가 겹쳐 "한국, 늬들은 이런거 출시 안됐다지?" 하며 과시욕에 사고 말았으니 말이다. 그리고 난 똑같은 이유로 아이폰6 플러스를 구입하게 되었다-_- 허세, 피~쓰~ (참고로 난 돈 없어서 친구 침대 옆에서 베게깔고 잤음..ㅠ)

2014년 9월 18일 목요일

[IEEE] 치타로봇, 들판을 뛰어다니다


MIT 김상배 교수님 연구실에서 발표되었던 세계에서 가장 빠른 로봇, 치타로봇 기억하시나요? 그동안 치타로봇이 '런닝머신 위에서만 달리는 것 아니냐'라는 의구심이 있었는데요, 이번에 드디어 들판을 달리는 치타로봇을 공개했습니다.

휴머노이드 Nao가 사람들을 피해가며 조그만 자동차를 이리저리 움직이고 있다. 이는 스스로 움직이는 무인자동차에 비해 약간 더 복잡한(but not 난해한) 기술이라 할 수 있다.
이 동영상을 보면 이 치타로봇은 전기모터를 사용하기 때문에 Boston Robotics의 WildCat보다도 훨씬 조용하고, 또 매우 높은(33cm) 장애물을 뛰어넘을 수 있어 참 그 기술에 놀라지 않을 수가 없습니다. 치타로봇은 31kg, 0.7m의 로봇으로서 주로 bounding의 방식으로 주행하는 것이 특징입니다. (참고로 말과 같은 동물은 속도에 따라 trot, gallop, bounding의 보행패턴을 구사합니다.) 이번 IROS에서도 이에 대한 발표가 있었다고 하는데요, 박해원 박사님, 김상배 교수님의 뛰어난 연구성과에 박수를 보내드리고 싶네요.

2014년 9월 13일 토요일

[IEEE] 사람의 보행을 돕는 두 가지 로봇


이제까지 보행을 돕는 외골격로봇이라고 하면 딱딱한 로봇에 몸을 묶고 철퍼덕철퍼덕 하며 걷는 모습이 대부분이었습니다. 하지만 실제 이러한 로봇을 착용해보면 인체와 딱 맞지않아 많은 불편함을 느낄 수 밖에 없었죠. 외골격로봇의 가장 이상적인 형태는 아마도 옷처럼 입을 수 있는 부드럽고 편한 로봇일텐데요, 미국 하버드대학교에서 바로 이런 로봇 개발에 도전했다고 합니다.


하버드대학의 월쉬교수는 인간의 근육을 직접적으로 도와주는 소프트 로봇수트를 개발하였다. 이것이야말로 진정한 "착용로봇"이 아닐까 싶다.
또 한가지 소개해 드릴 로봇은 제트팩을 통해 인간의 뜀박질을 도와주는 로봇인데요, 이렇듯 완벽한 형태의 로봇은 아니더라도 인간에게 도움을 줄 수 있는 로봇이 먼저 현실화 되지 않을까요? 


인간의 동작을 도와주는데 굳이 거추장하고 거대한 로봇이 꼭 필요한 것일까? 애리조나 주립대학교에서는 간단한 제트팩만으로 인간의 뜀뛰기를 돕는 방법을 개발하였다 
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2014년 9월 10일 수요일

[IEEE] 로봇에 관한 5가지 진실과 거짓


(원문) "Five Myths and Facts about Robotics Technology Todayby Evan Ackerman and Shahin Farshchi, IEEE Spectrum 
로봇이 빠르게 우리의 생활 속으로 다가오고 있습니다. 빨라진 CPU, 저렴해진 센서, 풍부한 오픈소스코드, 3D프린팅 기술의 발달 등은 이를 가속화시키고 있죠. 어떠한 사람들은 이러한 변화에 대해 어두운 미래를 그리기도 하고 (e.g. 우리는 모두 실직자가 될 것이다!), 또 어떤 사람들은 장미빛 미래를 그리기도 하죠 (e.g. 독거노인을 돕는 로봇이 나올 것이다!). 로봇기업에 투자하는 벤처캐피탈리스트인 저자는 이러한 로봇산업에 대한 진실과 오해들에 대해 설명하였습니다.

로봇은 세상의 직업들을 없애려고 하고있다 : 거짓
사실 대부분의 제조/운송업체들은 로봇을 기존 인력을 효율적으로 돕는 방향으로 도입하려고 하고 있습니다. 숙련된 인력은 로봇의 도입과 감시에 매우 중요한 역할을 하죠. 예를 들어 테슬라 모터스의 경우 로봇을 산업인력의 상해 방지 차원에서 도입을 고려하고 있습니다. 따라서 여기서 일하시는 분들은 두려움보다 새로운 제조시대를 열어가는 자긍심을 가지셔도 좋을 듯 합니다.

제조업과 운송업은 로봇을 반드시 도입해야 한다 : 진실
보통 물건을 이송하는 작업의 경우 연간 약 3300만원의 비용을 한 노동자에게 지급한다고 합니다. 아시아에선 약 21000만원으로 그 비용이 줄어들지만 이마저 급격히 증가하고 있죠. 그런 의미에서 두 배의 능률을 가진 약 6700만원의 로봇을 도입하는 것은 기업의 입장에서 상당히 바람직한 일로 여겨집니다. (물론 유지/보수 비용이 추가되겠지만요.) 이미 많은 창고형 회사가 로봇을 도입하려는 적극적인 움직임을 보이고 있습니다. 따라서 로봇은 이러한 기업들의 생존과 경쟁을 위한 필수 요소가 될 것으로 보입니다.


자율 로봇은 여전히 매우 느리다 : 진실
만약에 여러분이 작년에 있던 DARPA 로봇챌린지를 보셨다면 아주 간단한 일도 인간보다 빠르게 하지 못한다는 것을 깨달았을 것입니다. 심지어 수건 접는 PR2 로봇이 매우 센세이션한 인공지능의 성취라고 불리니 말이죠. 칩도 매우 빠른 속도로 발전하고 있고, 많은 연구자들이 비전, 패턴인식과 같은 로봇기술 연구에 힘을 쏟고 있지만, 인간의 눈높이에 맞는 로봇이 나오려면 상당한 진보가 있어야 할 것 같습니다.

로봇은 매우 비싸다 : 거짓
대부분의 전자제품과 마찬가지로 로봇 역시 다양한 가격을 가지고 있습니다. 문제는 로봇은 종종 매우 비싼 부품을 필요로 한다는 것이지요. 특히 모터와 같은 액추에이터가 그렇습니다. 컴퓨터나 카메라의 부품들이 가격이 매우 낮아진 것과 달리, 액추에이터는 여전히 높은 가격을 형성하고 있습니다. 몇백만원 하는 모터를 많이 달고 있으니 로봇이 비싸질 수 밖에 없겠죠. 이에 대해 Redwood Robotics와 같은 기업들이 단순한 모터를 사용하므로써 로봇의 가격을 낮추려는 시도를 열심히 하고 있답니다.

로봇은 사용하기 어렵다 : 진실
Rethink Robotics의 Baxter는 로봇에게 일을 쉽게 가르칠 수 있도록 디자인하였습니다. 하지만 그 댓가로 속도와 정확도는 희생해야만 했죠. 여전히 대다수의 로봇들은 로봇전문가들에 의해서만 운용되고 있습니다. 이제 PC, 인터넷 등도 처음엔 전문가들의 전유물이었지만 이젠 일반인도 쉽게 사용할 수 있는 것이 되었습니다. 로봇도 어서 그렇게 되어야하지 않을까요?

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[IEEE] 운전하는 법을 배우는 휴머노이드


(원문) "Humanoid Robot Nao Learns to Drive Its Own Carby Evan Ackerman and Erico Guizzo, IEEE Spectrum 
자동차 스스로가 움직이는 무인자동차는 그동안 많이 봐왔지만, 로봇이 직접 운전을 하는 모습은 자주 보지 못했었죠? 아마 지난 DARPA 챌린지에서가 거의 처음이지 않았을까 싶은데요, 이번엔 저렴한 휴머노이드 로봇 Nao가 조그만 자동차를 운전하는 모습을 시연해 보였습니다.


휴머노이드 Nao가 사람들을 피해가며 조그만 자동차를 이리저리 움직이고 있다. 이는 스스로 움직이는 무인자동차에 비해 약간 더 복잡한(but not 난해한) 기술이라 할 수 있다.
사실 이 자동차의 밑에는 장애물의 거리 측정을 위한 LRF(레이저 거리측정기)가 추가적으로 달려있습니다. 로봇은 이 정보를 바탕으로 차량의 운전대를 조종하는데요, 여기에 만약 SLAM과 같은 비전기술이 더해진다면 더욱 완벽한 기술로 거듭날 수 있을 것 같습니다. 특히 좋은 점은 이것을 구현하는데 Nao 약 800만원과 차량 약 200만원이 필요할 뿐이라는 것이죠. 게다가 "TechCrunchie2014" 프로모션 코드를 이용하면 200만원 할인까지 해준다니 한번 해볼만하지 않나요?

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2014년 8월 14일 목요일

[IEEE] 호텔 룸서비스를 하는 로봇


(원문) "SaviOne: Savioke Unveil Its Delivery Robotby Evan Ackerman and Erico Guizzo, IEEE Spectrum 
Savioke라는 회사가 있습니다. 로봇 스타트업의 시조(?) 격인 Willow Garage의 CEO, Steve ousins가 세운 회사로, 지난 4월 구글벤처스로부터 200만 달러 (약 20억)의 투자를 받은 회사이죠. 그동안 Savioke란 회사가 무얼 하는 회사일지 베일에 가려져 있었는데요, 그들이 하는 일이 이번에 밝혀졌네요. 바로 호텔용 룸서비스 로봇입니다.


노동 집약적 산업 중 하나인 호텔산업, 그곳에도 로봇의 물결이 일고있다. 
뉴욕타임즈에 따르면 90cm, 45kg의 이 로봇은 네비게이션이 가능할 뿐만 아니라 엘리베이터, 전화와도 정보를 제어신호를 주고받을 수 있다고 합니다. 물론 이 로봇이 널리 쓰이기 위해서는 가격이나 유지보수 측면에서 사용자의 요구를 맞출 수 있어야 하겠지만, 호텔산업이 노동 집약적 산업이란 측면에서 Savioke의 도전은 의미있는 한 걸음으로 보입니다. 미래엔 로봇 종업원이 일하는 무인호텔도 탄생하지 않을까요?

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2014년 8월 5일 화요일

[IEEE] 튜링테스트보다 Winograd Schemas


지난 6월, 영국에서는 채팅봇 유진구스트만이 인공지능을 가늠하는 테스트인 튜링테스트를 기계 최초로 통과하였다고 하여 화제가 되었었습니다. 결국 이 로봇은 인공지능이 있다기보다는 사람을 기만하는 능력이 출중한 것으로 밝혀졌지만 (실제로 실험 참가자들은 실험 상대(채팅봇)가 전혀 똑똑하지 않다고 말했습니다.) 그래도 인공지능이 비약적인 발전을 하고 있다는 것은 사실인 듯 합니다.

유진 구스트만, 인공지능의 탄생인가 아님 그저 채팅봇일 뿐인가. 현재로선 후자에 더욱 가까운 것 같다.

여기서 나타난 튜링테스트의 문제는 이것이 "생각하는" 능력보다는 인간을 "기만하는" 능력을 측정한다는 것입니다. 예를 들어 유진구스트만의 경우 본인은 13살이라고 소개하며 인공지능의 실패들을 어린아이의 미숙함처럼 잘 감추었습니다. 이에 따라 미국의 한 단체에서는 Wignograd Schemas라는 새로운 테스트를 제안했는데, 테스트의 예는 다음과 같습니다.
"The trophy doesn't fit in the suitcase because it's too big. What is too big?" 
"Jim comforted Kevin because he was so upset. Who was upset?"
너너무나 명확하게도 첫번째 정답은 "트로피"이고 두번째 정답은 "케빈"이죠. 하지만 컴퓨터에게는 it이나 he가 무얼 가리키는지 알지 못하기에 매우 어려운 문제랍니다. 이를 해결하기 위해선 트로피와 가방 사이의 관계, 짐과 케빈의 상황을 바탕으로 추론을 해야하죠.

Winograd shemas를 위한 질문은 다음의 네가지 조건을 갖추어야 합니다. (참고논문). 먼저 두 개의 대상이 나와야하고, 서술하는 말이 두 대상 모두에 적용될 수 있는 말이어야 하며, 질문은 서술에 대한 대상이 누군지를 물어봐야 하죠. 또한 서술하는 말을 바꾸었을 때 정답이 다른 사람을 가리키도록 완벽히 바뀔 수 있는 문장구조를 취해야 합니다.

심플한 테스트로 사람의 기만 가능성을 줄였다고는 하지만, Winograd schemas 역시 "인공지능" 외의 다른 꼼수로 통과할 방법이 분명 있을 겁니다. 결국 질문은 "과연 지능이란 어떻게 정의할 수 있는가"에까지 도달할 수 있을 것 같은데요, 뇌과학이나 철학 등과의 연계 연구가 그 비밀을 풀어줄 수 있을지 참 기대가 큽니다.

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2014년 7월 31일 목요일

[IEEE] 로보컵 2014 성공리에 폐막


(원문) "Soccer Robots Score on Humans at RoboCupby Evan Ackerman, IEEE Spectrum 
로봇들의 월드컵 RoboCup이 브라질에서 성공리에 폐막하였습니다. 대회는 휴머노이드 리그, 표준 플랫폼 리그, 3D 시뮬레이션 리그 등으로 구분되어 펼쳐졌는데요, 휴머노이드 AdultSize에서는 Daniel Lee 교수님이 이끄시고 로보티즈 똘망(THOR) 휴머노이드를 사용하는 UPENN 팀이 우승을 차지했다고 하네요. 축하드립니다~

인상적인 장면 중 하나는 로봇과 사람과의 대결이었는데요, 로봇은 한 골을 기록하기도 했습니다. 골 영상 보시죠.


로봇은 패스와 트래핑이 예술이다 ㅎㅎ 
보시면 아시겠지만 로봇은 키퍼에게 슈팅할 경로가 막히자 옆 로봇에게 패스하여 골을 성공시키는 놀라운 지능을 선보였네요. 여러 경기들에 대한 영상들이 많지만 그 중 두 개의 영상을 함께 공유합니다. 


미드 사이즈 부문 결승


스탠다드 플랫폼 부문 결승
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