인공지능과 로봇이 두뇌 게임을 넘어, 직접 몸으로 하는 게임에서 사람에게 도전하기 시작했다.

알베르토 로드리게스 미국 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수 연구팀이 스스로 보드 게임 ‘젠가’를 배워서 하는 로봇을 개발했다고 발표했다. 이 연구결과는 국제학술지 ‘사이언스 로보틱스’에 1월 30일(현지 시간)에 게재됐다.

젠가는 54개 직사각형 블록을 한층 당 3개씩 18층을 가로와 세로 방향으로 번갈아가며 탑을 쌓은 뒤, 밑에서 블록을 하나씩 빼서 위에 쌓는 보드게임이다. 블록을 빼거나 쌓다가 탑(블록)이 쓰러지면 지는 게임이다.

바둑 같은 두뇌 게임과 가장 큰 차이점은 몸을 이용한다는 사실이다. 최근 머신러닝이 등장해 인공지능이 급속하게 발전했지만 몸을 사용하는 로봇 기술은 일반인들이 기대하는 것보다 발전이 더디다. 현재 로봇 기술은 공을 집던 로봇에게 사과를 집도록 하면 사과가 으깨지거나 놓치는 수준이다.

연구팀은 널리 사용되며 산업용 로봇 표준인 다국적 로봇기업 아세아브라운보버리(ABB) IRB-120 로봇팔에 관찰 카메라와 부드러운 집게, 힘을 감지하는 손목 관절을 달았다.

로봇이 젠가 게임을 하려면 블록을 빼내는 작업을 수천 번 넘게 해야 하는데, 연구팀은 이보다 효율적인 방법을 개발했다. 로봇이 머신러닝으로 비슷한 측정과 결과를 그룹으로 묶어 판별하며 사람과 비슷한 방식으로 게임 방법을 익힐 수 있게 시뮬레이터 무조코(MuJoCo)를 만들었다. 로봇팔은 무조코로 300번 정도 훈련을 받았다. 센서와 카메라를 이용해 빼내기 쉬운 블록과 어려운 블록을 구별할 수 있도록 매번 각 시각과 힘 측정, 시도와 결과를 기록하며 학습했다.

연구팀은 로봇이 사람과 경쟁하려면 아직 많이 부족하다고 말했다. 사람을 이기려면 블록을 빼내는 것 못지않게 상대방이 블록을 쌓기 어렵게 만들거나 빼내기 어렵게 하는 전략이 필요한데, 이런 능력이 부족하기 때문이다.

로드리게스는 “젠가를 잘 하려면 탑과 블록을 만지며 밀기, 당기기, 배치, 정렬 같은 작업을 몸으로 숙달해야 한다”며 “시뮬레이션하기가 매우 어려워 실제 게임을 하면서 배워야 한다”고 말했다. 그는 또 “가능한 적은 시도로 배우는 것이 핵심”이라고 덧붙였다.

한편 연구팀은 젠가 게임을 위해 로봇을 개발한 게 아니라고 말하며, 이번에 개발한 촉각 학습 시스템을 스마트폰 조립이나 쓰레기 더미에서 재활용 물품을 분리수거하는 일에 활용할 수 있기를 기대했다.

* 이 영상과 기사는 로이터통신 자료를 토대로 테크M이 재구성했습니다.

* 영상제작편집 : 로이터통신, MIT, 테크M

[테크M = 박응서 기자(gopoong@techm.kr)]