[한국 로봇산업의 현주소와 미래②]소프트웨어 기술부족으로 하드웨어 생산 그칠 우려 커
[아시아엔=조슈아 최 IT칼럼니스트] 인공지능에 대해서 이해하려면 우선 로봇이 스스로 배워서 이를 공식화(또는 프로그램화) 할 수 있는 능력을 생각해야 한다. 컴퓨터는 이미 문제를 풀 수 있는 능력이 있다. 인공지능을 만드는 기본규칙은 아주 간단하다. 우선 로봇이 상황을 알 수 있도록 인간이 입력을 하거나 스스로 입력할 수 있는 센서가 있어야 한다.
로봇의 두뇌 역할을 하는 컴퓨터는 정보를 비교하고 저장하며, 어느 것이 중요한지를 가릴 수 있는 능력이 있어야 한다. 물론 그 능력은 인간이 만들어준 프로그램의 한계를 벗어나지는 못 한다. 따라서 이를 극복할 수 있는 학습능력을 갖도록 프로그래밍하는 것이다. 물론 이 또한 인간이 프로그래밍할 수 있는 한계를 벗어나지 못 한다.
예를 들어 발이 달린 로봇이 걸어가다 어디에 걸려서 넘어진 후 다시 일어나 발을 좀 더 높이 들어서 지나갔다면 이를 저장하여 센서가 몇 센티미터 이상의 물건을 앞에 발견하면 앞으로는 다리를 좀 더 높이 들어 지나가야 한다는 결론을 저장하여 같은 상황을 피할 수 있게 한다. 이것도 하나의 학습인 것이다.
인공지능 학습의 다른 모습은 모방이다. 예를 들어 어떤 로봇이 춤을 추는데 이를 옆에 있는 로봇이 그대로 흉내 내어 똑같이 춤을 출 수 있다면 이러한 모방도 학습 능력이며, 인공지능의 한 부분이다.
다음은 반응부분이다. 만약에 로봇이 사람의 억양이나 몸짓을 이해할 수 있도록 프로그래밍하면 로봇은 이에 따라 행동을 할 수 있게 되며, 엉뚱한 반응을 보였을 때 인간의 반응에 따라 자신의 반응을 다시 고칠 수 있게 된다면 이 또한 인공지능의 한 부분이다.
이러한 수준은 비록 낮긴 하지만 학습을 할 수 있는 인공지능이 최근 로봇의 주요 추세이며 이를 발전시키는 것이 우리의 주요 과제이다. 이런 수준의 학습을 하게 만드는 것도 의미가 있는 이유는 인간도 대부분의 반응을 자동적으로 하며 굳이 고민을 하며 결정을 하는 비율은 높지 않기 때문에 이러한 자동 반응만으로도 로봇 인공지능의 필요를 어느 정도 채워줄 수 있기 때문이다.
인공지능을 만드는데 진정 어려운 점은 이러한 인공지능 프로그램을 만드는데 있다. 왜냐하면 우리는 아직 인간지능이 어떻게 작용을 하는지 잘 알지 못 하기 때문이다. 우리는 뇌에 있는 엄청난 숫자의 뉴런들이 이런 일을 한다는 것은 알고는 있으나 이들이 어떻게 복합적으로 의사 결정을 하는 지능을 만들어 낼 수 있느냐에 대해서는 아직 모르기 때문이다. 아주 간단한 반응은 파악을 하고 있으나 복잡한 구조를 아직은 이해를 못 하기 때문이다. 따라서 인공지능은 상당히 이론적이고 실험적인 단계이며, 영화에 나오는 사이보그를 만드는 것과는 아직 거리가 멀다.
하지만 로봇은 이미 로봇 청소기 같은 형태로 우리의 삶에 들어 왔으며 미래에 우리의 삶에 지속적으로 영향을 미칠 것이며, 10년 후 또는 20년 후에는 로봇이 산업 현장에서만 일하는 것이 아니라 우리의 일상 생활 여러 분야에서 로봇을 대하는 날이 올 것이다.
정부는 로봇산업을 미래 한국경제를 견인할 성장동력으로 키우려고 한다. 주로 외국산(일본 또는 독일) 로봇들이 국내 제조현장에서 기업의 경쟁력을 높이는데 활약을 했으나 최근 특정 서비스용 로봇이나 개인 로봇 등이 나오면서 로봇산업이 발전할 기반이 마련되고 있다. 하지만 국내 로봇산업은 아직 기본이 약하며, 기술력을 갖춘 기업들도 부족한 상황이다.
앞서 모두에 밝혔듯이 한국은 로봇의 행동을 위한 3단계 중 입력 부분에 해당되는 센서기술이 미약한 수준에 있다. 또 의사결정 구조를 제공하는 인공지능적 컨트롤러에 대한 소프트웨어 기술도 상당히 미흡하다. 세번 째 아웃풋 부분은 제조업이 발달되어 잘 만들 수 있을 것이라 생각하나 앞의 두 부분이 약해서 이를 따라잡기에는 사실 요원해 보인다. 이에 따라 정부와 기업이 특단의 대책과 준비를 하지 않고서는 센서와 컨트롤러를 수입해서 하드웨어 생산만 가능할지 모른다는 우려를 떨칠 수 없다.