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구글 딥마인드, 탁구 로봇 개발…인간 제압할까?
- 탁구는 빠른 판단력과 순발력, 신속한 몸놀림이 필요한 운동이다. 탁구는 생활 운동으로, 또는 올림픽과 같은 대회의 공식 종목으로 인기를 끌어 왔다. 탁구는 로봇이 도전하기 어려웠던 부문이었고, 지난 40년 동안 개발이 진행됐음에도 불구하고 인간을 뛰어넘지 못했다. 그런데 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 탁구 로봇을 선보여 주목된다. 이로 인해 탁구에서 인간이 차지했던 우위의 시대가 끝날 지도 모른다고 퍼퓰러사이언스가 전했다. 구글 AI 개발자 팀은 최근 발표된 논문에서 아마추어 수준의 탁구 실력을 발휘하는 탁구 로봇 시스템을 설계했다고 밝혔다. 또한 탁구 로봇 프로토타입도 만들어 시연하는 동영상도 제작해 공개했다. 지금까지 AI 개발자들은 체스나 바둑 등 두뇌를 사용하는 정적인 게임 부분에서 AI 역량을 극대화했다. 이미 오래전 이야기지만 한국 이세돌 9단과의 바둑 대결은 세기의 관심을 끌었었다. 그러나 로봇 산업에서 미래 전략과 실시간의 물리적 동작을 결합하는 측면에서의 표준은 탁구다. 개발자들은 40년 이상 탁구 로봇을 개발하면서 인간과의 경쟁을 무수히 많이 진행해 왔다. 탁구는 동적인 변수, 복잡한 동작, 타이밍에 대한 빠른 적응 등 막대한 연산 및 물리적 요구 사항이 수반되기 때문에 진행은 더뎠다. 탁구 경기에서도 알 수 있듯이 작은 공은 사람 눈으로 따라가기 어려울 정도로 빨리 튀어오른다. 구글 딥마인드는 X(구 트위터)에 올린 게시글에서 "탁구 로봇은 공을 되받아치는 가장 기본적인 기술은 물론 상대편을 꺾기 위한 전략 수립, 스코어에 맞는 장기 계획 수립 등 고수준 기술까지 능숙해야 한다“고 설명했다. 구글 엔지니어들은 고도로 발전된 탁구 로봇을 개발하기 위해 먼저 위치, 스핀, 속도에 대한 정보를 포함한 탁구공 상태의 대규모 데이터 세트를 모아 조합했다. 그리고 물리적으로 정확한 가상 시뮬레이션에서 AI 시스템에 이 데이터 세트를 사용, 서브 반환, 백핸드 조준, 포핸드 탑스핀 등의 기술을 학습하도록 했다. 그런 다음 학습된 AI 시스템을 복잡하고 빠른 움직임이 가능한 로봇 팔과 연계해 사람과 대결시켰다. 로봇에 탑재된 카메라로 촬영한 탁구공의 시각 정보를 포함한 데이터는 시뮬레이션에서 다시 분석해 학습의 ‘지속적인 피드백 루프’를 만들었다. 구글 딥마인드는 이 로봇을 실전에 투입해 토너먼트를 개최했다. 구글은 초보자, 중급자, 고급 실력자, 선수급 등 네 가지 기술 수준에 맞추어 29명의 탁구 선수를 모집해 트랙에 장착된 로봇과 경기를 가졌다. 연구원들에 따르면, 탁구 로봇은 전체 중 총 13경기, 즉 게임의 45%에서 승리, ‘아마추어 수준으로는 훌륭한 수준의 성과’를 보여주었다. 그러나 탁구 로봇의 실력이 매우 우수하다는 평가는 내려지지 않았다. 탁구 로봇은 모든 초보자 수준의 선수들을 이겼지만 중급 상대자와의 경기에서는 55%만 이겼고, 두 명의 고급 실력자를 대상으로는 한 번도 이기지 못했다. 물론 이 정도 수준의 탁구 로봇이 개발된 것은 큰 의미를 갖는다는 평가다. 토너먼트에 참여한 사람들은 향후 개선된 차세대 로봇과의 재경기에 대해 압도적인 관심을 표명했다.
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