[인공지능과 로봇] 불안에 떨었던 박사과정과는 다른 편안한 연구 여건

 

[과거]
지난 박사과정 중 인공지능과 로봇에 대한 연구는 실적에 대한 압박과 졸업 요건 확보에 대한 압박으로 인해 체계적으로 진행하지 못하고 연구 방향을 잘 잡지 못하였던 느낌이다. 당시 지도교수님의 정년퇴임이 몇 년 안 남은 시기였던 관계로 제때 박사 졸업이 안되면 상당히 곤란한 상황 이였다. 언젠간 인공지능과 로봇이 대세가 되리라는 막연한 생각으로 박사과정에 진학하였지만 현실에 부딪혀서는 갈피를 잡지 못하였던 것이다. 나름 혁신적인 로봇을 개발하리라는 목표를 가지고 로봇 제어기 설계, 개발, 시뮬레이터 개발, 자기충돌방지 기법, 모션 planning, 자세 인식 알고리즘 개발 등 에 대한 연구를 이어갔으나 정작 중요하게 생각했던 인공지능 기반 모션 생성 이론에 대한 연구에서는 큰 성과도 없었을 뿐더러 실제 연구 기간도 길지 않았다. 기존 인공지능 이론에 약간의 숟가락만 얻는 정도의 연구만 했을 뿐 정작 실용적이고 혁신적인 연구는 하지 못하였다. 어떻게든 연간 논문 실적을 맞추고, 정해진 기간 내 졸업 요건(SCI 급 논문 1편)을 맞추기 위해 불안에 떨고 있었다.

[현재]
물론 덕분에 박사과정 4년반 만에 SCI급 논문 3편의 실적으로 졸업이 가능했지만 나의 인생은 생각과는 좀 다른 길로 이어지고 있다. 좀 더 제대로 된 연구를 해서 인공지능 로봇 분야에서 경력을 쌓아갈 수 있었다면 좋았겠지만 지금은 차량용 엔진 제어기를 개발하고 있다. 박사과정에서의 결실과 성과는 전혀 필요로 하지 않는 업무를 하며 시간을 보내고 있다. 지금의 삶에 크게 불만은 없고 상당히 만족하고 있으나 인공지능 기반 로봇 분야에서의 제대로 된 연구를 해보고 싶다는 소망은 여전하다. 하지만 여전히 이런 저런 현실적인 문제로 인해 해당 분야로 열정적으로 뛰어들 수는 없지만... 지금은 박사과정에서 내가 갖지 못했던 좋은 여건을 가지고 있다. 실적 압박이나 연구 성과에 기한이 없다는 점에서 편안한 마음으로 남은 인생을 인공지능 기반 로봇 개발을 진행하기에 매우 좋은 여건인 듯 하다. 물론 지금은 회사 업무와 육아로 인해 일과 대부분의 시간은 연구활동을 할 수 없지만...

[인공지능과 로봇]
초기 계획을 잡으면 항상 너무 광범위하고 크게 잡는 경향이 있다. 기한이 있는 경우에는 어떻게 수습을 하느냐 마느냐에 따라 좋은 성과를 내기도 폭망하기도 했다. 앞으로 내가 얼마나 살지는 모르겠으나 꽤 오래 산다고 가정하고 이번에도 크게 잡는다. 로봇을 인공지능 적용 분야로 가져가지만 인공지능 자체도 로봇에 국한해서 개발하지는 않고자 한다. 범용적인 인공지능을 개발하고 그 적용 예로서 로봇을 사용하였으면 한다.

[신체 탐색기 -> 환경 학습기 -> 자아 형성기]
인공지능도 인간의 경우와 마찬가지로 여러 단계의 성장 과정이 필요하지 않을까 생각한다.
-신체 탐색기
아기들이 태어난 직후에는 자신의 손에 깜짝 놀라기도 하고 자기 손을 제대로 움직이지 못하고 하는 것은 자신이 가지고 있는 자원에 대한 탐색이 완료되지 않았기 때문일 것이다. 인공지능 역시 초기 자신이 당면한 문제와 자원에 대한 탐색을 스스로 해서 정의 해낼 수 있어야 할 것이다. 그래야 범용적인 인공지능으로서 역할을 할 수 있을 것이다. 예를 들어 초음파센서를 사용해서 장애물을 회피하는 모바일 로봇이 있다고 생각하자. 이때 센서의 위치나 개수는 로봇마다 서로 상이 할 수 있다 하지만 센서 몇 개를 사용하든 어디에 장착하든 상관없이 최적의 장애물 회피가 가능하도록 인공지능이 발달 되어야 할 것이다. 이를 위해서는 기본적으로 가변적인 입력을 받을 수 있도록 하며 가변적인 출력이 가능하도록 하는 환경 개발이 필요하다.
요컨대 신체 탐색기는 자신이 가진 자원을 확인하고 각 자원에 대한 기본적인 사용법을 익히는 시기이다. 이 시기에는 각 장치에 대한 기능 학습이 가능하도록 해주는 모듈 단위 데이터가 제공 되어야 할 것이다.
-환경 학습기
주어진 환경에 맞도록 기본적인 기능을 학습하는 시기가 될 것이다. 이 시기에 각 신체(장치)의 기능을 사용해서 외부 환경과 소통하기 위한 학습이 일어난다. 이 시기 대부분의 학습은 특별한 목적이 없이 각 장치를 사용하면서도 외부 환경에 의해 장치들의 파손이 발생하지 않도록 하는 방향으로 학습이 이루어질 것이다. 아기들은 끊임없이 외부 환경을 탐색한다. 그리고 그 과정은 딱히 목적성은 없으며 먹고 자는 시간을 제외하면 끊임 없이 움직인다. 그러면서 조금이라도 기분이 나쁜 상황이 닥치면 울어댄다. 정말 힘들다. 이 시기에는 손이 정말 많이 간다 끊임없이 막아주고 뭔가 잘못 되면 다시 되돌려주고... 슈퍼바이저의 역할이 가장 많이 들어가는 시기이지 않나 싶다.
-자아 형성기
목표가 주어지며 해당 목표 수행을 더욱 잘 하기 위해서 집중적인 학습이 일어나는 시기이다. 이 시기에는 아이들 각자의 재능이 보이기 시작하는 시기처럼 여러 형태의 로봇 중 어떤 형태의 로봇이 해당 목표 달성을 위해 적합한지 평가가 가능하다.
(육아를 해보기 전에는 아이들의 재능이 이렇게 빨리 드러나 보일 것이라고는 생각지 못했다. 적어도 중, 고등학교까지 가야 재능을 발견할 수 있을 것이라 생각했는데... 신기하게도 2,3 살만 되어도 이 아기가 어느 쪽 분야에 재능이 있을지 보인다. 물론 세부적인 재능은 많이 커야 알 수 있겠지만 대략적인 각 분야별 능력치 판단은 상당히 빠른 시기에 알 수 있었다.) 이 시기부터는 아키텍처를 확정하고 본격적인 목표 달성을 위한 학습을 진행 할 수 있는 시기이다.

[학습 방안]
필자는 기본적으로 딥러능을 포함하여 NN(neural network) 기반 학습 알고리즘을 선호하지 않는다. 다만 학습된 정보의 저장 및 표출을 위한 기능의 형태는 NN에서 사용하는 구조와 유사할 수는 있을 듯 하다. 물론 아직은 인공지능 알고리즘 구성 및 이론을 어떻게 연구 개발 진행할지 구체적인 계획은 없지만 박사과정 때부터 지금까지 계속적으로 가져온 일관된 취향이다.